Інтерпретація коефіцієнтів для категоріальних змінних

У вашій баєсівській моделі \(m\)_i \(= a + b X\)_i задає залежність типового потоку на стежці від статусу дня \(X\)_i (1 для будніх і 0 для вихідних). Функція summary() для імітації моделі RJAGS надає апостеріорні середні оцінки параметрів \(a\) і \(b\), де другий відповідає b.2. тут.

> 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

Яка з наведених інтерпретацій найкраще відповідає цим апостеріорним підсумкам?