Interpréter des coefficients catégoriels

Dans votre modèle bayésien, \(m\)_i \(= a + b X\)_i précisait la dépendance du volume typique sur le sentier au statut de jour de semaine \(X\)_i (1 pour les jours de semaine et 0 pour la fin de semaine). Un summary() de votre simulation de modèle RJAGS fournit les moyennes a posteriori des paramètres \(a\) et \(b\), ce dernier correspondant ici à 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

Laquelle des interprétations suivantes correspond le mieux à ces résumés a posteriori ?