，边缘似然一般很难计算。只有在边缘化输出参数是数据分布的共轭先验的情况下, 很少的一部分分布的可以得到确切解。在其他情况下，需要通过一些数值积分方法得到，无论是通用的法如 高斯求积或蒙特卡洛方法，或一种统计问题的专用方法，例如拉普拉斯方法, 吉布斯/梅特罗波利斯采样，或者最大期望算法。在贝叶斯的范畴内，这等价于数据点的先验预测分布。
应用.
贝叶斯模型比较.在贝叶斯模型比较，被边缘化的变量的参数用于特定类型的模型，其余可变标识的的模型本身。 在这种情况下，