Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan penaksiran parameter, di antaranya adalah metode momen, metode kuadrat terkecil, Maximum Likelihood Estimation (MLE), dan metode Bayes. Metode momen bekerja dengan menyamakan sejumlah momen sampel dengan momen populasi, lalu menyelesaikan sistem persamaan yang terbentuk. Sementara itu, metode kuadrat terkecil bertujuan untuk meminimalkan jumlah kuadrat selisih antara nilai observasi dan rata-ratanya. MLE merupakan metode yang memaksimalkan fungsi likelihood untuk memperoleh nilai parameter yang paling mungkin, sedangkan metode Bayes mengombinasikan informasi dari distribusi prior dan data sampel untuk menghasilkan penaksiran parameter.

Metode MLE memiliki sejumlah keunggulan, seperti memberikan estimasi yang konsisten serta cenderung menghasilkan varians yang lebih kecil dibandingkan metode lainnya. Namun, dalam beberapa kasus, fungsi likelihood yang dihasilkan oleh MLE tidak berbentuk closed form, sehingga penyelesaiannya tidak dapat dilakukan secara analitik. Oleh karena itu, dibutuhkan pendekatan numerik untuk memperoleh solusi dari sistem persamaan yang kompleks tersebut.

Seiring dengan perkembangan metode numerik, berbagai teknik telah tersedia untuk menyelesaikan permasalahan fungsi likelihood yang tidak closed form. Beberapa metode tersebut antara lain adalah algoritma Expectation Maximization (EM), Minorization Maximization (MM), metode quasi-Newton BFGS, Newton-Raphson, metode delta, metode spektral, serta algoritma Berndt-Hall-Hall-Hausman (BHHH). Ada dua kelebihan untuk algoritma BHHH yaitu metode ini tidak memerlukan turunan kedua dalam membentuk matriks Hessian, melainkan menggunakan negatif dari jumlah hasil perkalian gradien masing-masing individu dan metode ini menghindari masalah invers matriks Hessian yang dapat muncul akibat determinan yang mendekati nol. Kelebihan metode EM algorithm adalah efektif untuk data dengan missing values atau data laten, seperti pada model campuran (mixture models), langkah-langkahnya sistematis dan stabil, terdiri dari dua tahap (Expectation & Maximization) yang diulang hingga konvergen, mampu menangani model kompleks dengan struktur tersembunyi, dan konvergen ke nilai maksimum lokal dari fungsi likelihood, bahkan ketika likelihood sulit diturunkan secara eksplisit.