ベイズ法
ただしいずれにせよ、分母は非常に小規模な系統樹でなければ最尤法による計算が不可能であるため、ベイズ法ではマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を利用して近似的に計算し、同時に最適な樹形の探索も行っている。
MCMCの手順は次の通りである。
近隣結合法や最大節約法により構築された系統樹か、あるいはランダム系統樹を初期系統樹とする。初期系統樹の枝長と進化モデルのパラメータも設定し、初期系統樹の尤度を求める。
網羅的探索により新たな系統樹を作成し、枝長と進化モデルのパラメータにも変更を加え、新たな系統樹の尤度を求める。
新旧系統樹の尤度を比較して、新系統樹の尤度が大である場合に、新系統樹を採用する。新系統樹の尤度が小であるならば低い確率で新系統樹を採用するが、多くの場合は棄却し、別の新たな系統樹を作成する。
系統樹とその樹形およびパラメータを記録し、2へ戻る。このサイクルを延々と繰り返す。
手順を繰り返すうちに系統樹は定常状態に達する。定常状態に達するまでの記録は無視し、定常状態に達している記録から一定の回数ごとに標本を抽出すると、その標本は系統樹の分布に従うものになっているため、標本系統樹群から上式の分母を近似的に計算できる。こうして事後確率分布を求められる。また、ここでの樹形の出現頻度が系統樹の事後確率になる。
その後は、事後確率が最大となる単一の系統樹を選択するか、事後確率の高い順に複数の系統樹を選択して合意樹を形成する。