Tolka parametrar i multivariat regression

Din bayesianska modell undersökte hur det typiska spårvolymen beror på vardagsstatus \(X\)_i och temperatur \(Z\)_i: \(m\)_i \(= a + b X\)_i \(+ c Z\)_i. En summary() av din RJAGS-modellsimulering ger posteriora medelvärdesuppskattningar av parametrarna \(a\), \(b\) och \(c\):

> 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

Till exempel indikerar det posteriora medelvärdet för \(c\) att det typiska spårvolymen ökar med ~5,4 användare för varje grads temperaturökning, oavsett om det är helg eller vardag. Vilken av följande tolkningar av \(b\) (representerat här av b[2]) är den mest korrekta?