Алгоритм Метрополиса Гастингса для байесовской иерархической модели

Question

Я разработал алгоритм Метрополиса-Гастингса для двойной сигмоидальной модели, но теперь цель состоит в том, чтобы создать байесовскую иерархическую модель, которая зависит от поступающих данных о температуре. Например, параметр asymptote будет записан как:

a0t ~ a0 + T * ut, a0 ~ N (90,10), ut ~ N (0, сигма ^2)

где Т - данные о температуре. Текущий сэмплер для этой переменной выглядит следующим образом со всеми другими соответствующими переменными, включенными в функции логарифмического правдоподобия:

  a0n <- rnorm(1,a0,0.025)
  logR <- loglik(x,y,a0n,adelt,b0,bdelt,g0,g1,tau)-
    loglik(x,y,a0,adelt,b0,bdelt,g0,g1,tau) +
    dnorm(a0n,mu.a0,sd.a0,log = T)-
    dnorm(a0,mu.a0,sd.a0,log = T)

  logcheck <- log(runif(1,0,1))

  if(logR>logcheck) {a0 <- a0n}

Какие изменения я бы сделал, чтобы он стал иерархическим, как показано выше?