Categorische coëfficiënten interpreteren

In je Bayesiaanse model specificeert \(m\)_i \(= a + b X\)_i de afhankelijkheid van het typisch trailvolume van de doordeweekse status \(X\)_i (1 voor doordeweeks en 0 voor weekend). Een summary() van je RJAGS-modelsimulatie geeft achterafgemiddelden voor de parameters \(a\) en \(b\), waarbij de laatste overeenkomt met b.2. hier.

> 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

Welke van de volgende is de beste interpretatie van deze posterior-samenvattingen?