カテゴリカル係数の解釈
ベイズモデルでは、\(m\)i \(= a + b X\)i によって、平日フラグ \(X\)i（平日は 1、週末は 0）に対するトレイルの典型的な利用者数の依存関係を定義しました。RJAGS モデルのシミュレーション結果に summary() を適用すると、パラメータ \(a\) と \(b\) の事後平均推定値が得られます。なお、後者はここでは b.2. に対応します。
> 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
この事後分布の要約として、最も適切な解釈はどれですか？
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