امید ریاضی
متغیر تصادفی گسسته، حالت قابل شمارش فرض کنید"X"یک متغیر تصادفی گسسته‌ای باشد که مقادیر "x", "x", … به ترتیب با احتمالات، "p", "p", … را در خود می‌گیرد. پس مقدار مورد انتظار این متغیر تصادفی جمع متناهی زیر می‌باشد:
الگوریتم متروپلیس-هیستینگز
برای استفاده از روش گیبز باید formula_13را محاسبه کنیم. اگرچه این توزیع برای مدل‌های گرافی گسسته قابل بدست آوردن است؛ اما برای مدل‌های گرافی پیوسته به راحتی قابل محاسبه نیست. محدودیت مهمتری که در این روش وجود دارد این است که زنجیرهٔ گیبز تنها حرکات محدودی در فضای دامنهٔ متغییرهای تصادفی توزیع انجام می‌دهد. در این روش هر بار تنها یک متغیر تغییر می‌کند. در مدل‌هایی که متغییرهای آن به شدت به هم وابسته هستند، چنین تغییری منجر به این خواهد شد که از حالت‌هایی که احتمال بالایی برای وقوع دارند به حالت‌هایی منتقل شویم که احتمال بسیار پایینی برای وقوع دارند. در این صورت حالت‌های با احتمال بالا بیشتر نمونه‌های تولید شده را دربر خواهندگرفت و این موضوع باعث می‌شود زنجیره به سختی بتواند از آن نمونه‌ها فاصله بگیرد که به معنی سرعت پایین همگرایی آن به توزیع اصلی خواهد بود. در این صورت ما معمولاً روش‌هایی را ترجیح می‌دهیم که حرکات آن‌ها برد بیشتری داشته باشد و در نتیجه اجازهٔ حرکت بیشتری در فضای دامنهٔ توزیع احتمالی به ما بدهد. الگوریتم متروپلیس-هیستینگز یکی از این راه‌کارها می‌باشد.