मल्टीवेरिएट रिग्रेशन पैरामीटर्स की व्याख्या

आपके Bayesian मॉडल ने सामान्य ट्रेल वॉल्यूम की निर्भरता को वीकडे स्थिति \(X\)_i और तापमान \(Z\)_i पर जाँचा: \(m\)_i \(= a + b X\)_i \(+ c Z\)_i। आपके RJAGS मॉडल सिमुलेशन के summary() में पैरामीटर्स \(a\), \(b\), और \(c\) के posterior mean अनुमान मिलते हैं:

> summary(rail_sim_2)
        Mean      SD Naive SE Time-series SE
a     36.592 60.6238 0.606238        4.19442
b[1]   0.000  0.0000 0.000000        0.00000
b[2] -49.610 23.4930 0.234930        0.55520
c      5.417  0.8029 0.008029        0.05849
s    103.434  7.9418 0.079418        0.11032

उदाहरण के लिए, \(c\) का posterior mean यह दिखाता है कि वीकेंड और वीकडे दोनों में, तापमान में हर 1 डिग्री वृद्धि पर सामान्य रेल वॉल्यूम ~5.4 यूज़र्स बढ़ता है। नीचे दिए गए में से b (यहाँ b[2] के रूप में) की कौन-सी व्याख्या सबसे सटीक है?