解释贝叶斯结构时间序列模型的结果

Question

有点背景：我正在阅读一项名为“ Exploring the determinants of Bitcoin Price”的研究。在这份研究论文中，部分时间用于确定不同国家/地区的Google搜索趋势，以确定比特币的价格走势。他们使用贝叶斯结构时间序列模型。

我正在努力理解对结果的描述

  

“哥伦比亚的边际后验均值和HDI为0.092 [0.075，0.105]，也就是说，从该国在Google搜索“ Bitcoin”时，标准差的变化与比特币价格的几乎0.1个标准差相关”。

这是否等于平均说来，Google搜索“ ceteris paribus”每增加一个单位“比特币”，比特币价格就会上涨0.1？

如果有帮助，请参见以下结果表的摘要：