Interpretar coeficientes categóricos

En tu modelo bayesiano, \(m\)_i \(= a + b X\)_i especificaba la dependencia del volumen típico del sendero con respecto al estado de día laborable \(X\)_i (1 para laborables y 0 para fines de semana). Un summary() de la simulación de tu modelo RJAGS proporciona estimaciones de la media posterior de los parámetros \(a\) y \(b\), siendo este último el que corresponde aquí a b.2.

> summary(rail_sim_1)
       Mean     SD Naive SE Time-series SE
a    428.47 23.052  0.23052         0.5321
b.1.   0.00  0.000  0.00000         0.0000
b.2. -77.78 27.900  0.27900         0.6422
s    124.25  9.662  0.09662         0.1335

¿Cuál de las siguientes es la mejor interpretación de estos resúmenes posteriores?