Interpretarea parametrilor regresiei multivariate

Modelul tău Bayesian a explorat dependența volumului tipic de pe traseu față de statutul de zi lucrătoare \(X\)_i și temperatură \(Z\)_i: \(m\)_i \(= a + b X\)_i \(+ c Z\)_i. Un summary() al simulării modelului RJAGS oferă estimările mediei posterioare pentru parametrii \(a\), \(b\) și \(c\):

> 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

De exemplu, media posterioară a lui \(c\) indică faptul că atât în weekenduri, cât și în zilele lucrătoare, volumul tipic pe calea ferată crește cu ~5,4 utilizatori pentru fiecare grad în plus de temperatură. Care dintre următoarele interpretări ale lui \(b\) (reprezentat aici prin b[2]) este cea mai corectă?