{"id":1404,"date":"2023-07-26T12:37:50","date_gmt":"2023-07-26T12:37:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/"},"modified":"2023-07-26T12:37:50","modified_gmt":"2023-07-26T12:37:50","slug":"zmienne-fikcyjne-w-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/","title":{"rendered":"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w r (krok po kroku)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-regresji\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Zmienna fikcyjna<\/a> to typ zmiennej, kt\u00f3ry tworzymy w analizie regresji, aby\u015bmy mogli przedstawi\u0107 zmienn\u0105 kategorialn\u0105 jako zmienn\u0105 numeryczn\u0105, kt\u00f3ra przyjmuje jedn\u0105 z dw\u00f3ch warto\u015bci: zero lub jeden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zestaw danych i chcemy wykorzysta\u0107 <em>wiek<\/em> i <em>stan cywilny<\/em> do przewidywania <em>dochod\u00f3w<\/em> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-13944 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin4.png\" alt=\"\" width=\"246\" height=\"309\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby wykorzysta\u0107 <em>stan cywilny<\/em> jako zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 w modelu regresji, musimy przekszta\u0142ci\u0107 go w zmienn\u0105 fikcyjn\u0105.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poniewa\u017c jest to obecnie zmienna kategoryczna, kt\u00f3ra mo\u017ce przyjmowa\u0107 trzy r\u00f3\u017cne warto\u015bci (\u201eSingiel\u201d, \u201e\u017bonaty\u201d lub \u201eRozwiedziony\u201d), musimy utworzy\u0107 <em>k<\/em> -1 = 3-1 = 2 zmienne fikcyjne.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby utworzy\u0107 t\u0119 fikcyjn\u0105 zmienn\u0105, mo\u017cemy pozostawi\u0107 \u201eSingle\u201d jako warto\u015b\u0107 bazow\u0105, poniewa\u017c pojawia si\u0119 ona najcz\u0119\u015bciej. Oto jak przekszta\u0142ciliby\u015bmy <em>stan cywilny<\/em> w zmienne fikcyjne:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-13950 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin6.png\" alt=\"\" width=\"615\" height=\"311\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W tym samouczku przedstawiono krok po kroku spos\u00f3b tworzenia zmiennych fikcyjnych dla tego dok\u0142adnego zestawu danych w j\u0119zyku R, a nast\u0119pnie przeprowadzania analizy regresji przy u\u017cyciu tych zmiennych fikcyjnych jako predyktor\u00f3w.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Krok 1: Utw\u00f3rz dane<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Najpierw utw\u00f3rzmy zbi\u00f3r danych w R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame<\/span>\ndf &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (income=c(45000, 48000, 54000, 57000, 65000, 69000,\n                          78000, 83000, 98000, 104000, 107000),\n                 age=c(23, 25, 24, 29, 38, 36, 40, 59, 56, 64, 53),\n                 status=c('Single', 'Single', 'Single', 'Single',\n                          'Married', 'Single', 'Married', 'Divorced',\n                          'Divorced', 'Married', 'Married'))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n   income age status\n1 45000 23 Single\n2 48000 25 Single\n3 54000 24 Single\n4 57000 29 Single\n5 65000 38 Married\n6 69000 36 Single\n7 78000 40 Married\n8 83000 59 Divorced\n9 98000 56 Divorced\n10 104000 64 Married\n11 107000 53 Married<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Krok 2: Utw\u00f3rz zmienne fikcyjne<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nast\u0119pnie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji <strong>ifelse()<\/strong> w R do zdefiniowania zmiennych fikcyjnych, a nast\u0119pnie zdefiniowa\u0107 ostateczn\u0105 ramk\u0119 danych, kt\u00f3r\u0105 chcieliby\u015bmy wykorzysta\u0107 do zbudowania modelu regresji:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create dummy variables<\/span>\nmarried &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">ifelse<\/span> (df$status <span style=\"color: #993300;\">==<\/span> ' <span style=\"color: #008000;\">Married<\/span> ', 1, 0)\ndivorced &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">ifelse<\/span> (df$status <span style=\"color: #993300;\">==<\/span> ' <span style=\"color: #008000;\">Divorced<\/span> ', 1, 0)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data frame to use for regression\n<\/span>df_reg &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (income = df$income,\n                     age = df$age,\n                     married = married,\n                     divorced = divorced)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df_reg\n\n   income age married divorced\n1 45000 23 0 0\n2 48000 25 0 0\n3 54000 24 0 0\n4 57000 29 0 0\n5 65000 38 1 0\n6 69000 36 0 0\n7 78000 40 1 0\n8 83000 59 0 1\n9 98000 56 0 1\n10 104000 64 1 0\n11 107000 53 1 0\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Krok 3: Wykonaj regresj\u0119 liniow\u0105<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Na koniec mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji <strong>lm()<\/strong> , aby dopasowa\u0107 model regresji liniowej wielokrotnej:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create regression model\n<\/span>model &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">lm<\/span> (income ~ age + married + divorced, data=df_reg)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view regression model output\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nlm(formula = income ~ age + married + divorced, data = df_reg)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-9707.5 -5033.8 45.3 3390.4 12245.4 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)   \n(Intercept) 14276.1 10411.5 1.371 0.21266   \nage 1471.7 354.4 4.152 0.00428 **\nmarried 2479.7 9431.3 0.263 0.80018   \ndivorced -8397.4 12771.4 -0.658 0.53187   \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 8391 on 7 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9008, Adjusted R-squared: 0.8584 \nF-statistic: 21.2 on 3 and 7 DF, p-value: 0.0006865\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopasowana linia regresji okazuje si\u0119 mie\u0107 posta\u0107:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dochody = 14276,1 + 1471,7*(wiek) + 2479,7*(\u017conaty) \u2013 8397,4*(rozwiedziony)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 tego r\u00f3wnania, aby znale\u017a\u0107 szacunkowy doch\u00f3d danej osoby na podstawie jej wieku i stanu cywilnego. Na przyk\u0142ad osoba w wieku 35 lat i b\u0119d\u0105ca w zwi\u0105zku ma\u0142\u017ce\u0144skim mia\u0142aby szacunkowy doch\u00f3d w wysoko\u015bci <strong>68 264 dolar\u00f3w<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Doch\u00f3d = 14 276,2 + 1 471,7*(35) + 2 479,7*(1) \u2013 8 397,4*(0) = 68 264 USD<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oto jak interpretowa\u0107 wsp\u00f3\u0142czynniki regresji w tabeli:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przeci\u0119cie:<\/strong> Przeci\u0119cie oznacza \u015bredni doch\u00f3d samotnej osoby w wieku zero. Oczywi\u015bcie nie mo\u017cna mie\u0107 lat zerowych, wi\u0119c nie ma sensu interpretowa\u0107 samego wyrazu wolnego w tym konkretnym modelu regresji.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wiek:<\/strong> ka\u017cdy rok podwy\u017cszenia wieku wi\u0105\u017ce si\u0119 ze \u015brednim wzrostem dochodu o 1471,70 dolar\u00f3w. Poniewa\u017c warto\u015b\u0107 p (0,004) jest mniejsza ni\u017c 0,05, wiek jest statystycznie istotnym predyktorem dochod\u00f3w.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u017bonaty:<\/strong> osoba zam\u0119\u017cna zarabia \u015brednio o 2479,70 dolar\u00f3w wi\u0119cej ni\u017c osoba samotna. Poniewa\u017c warto\u015b\u0107 p (0,800) jest nie mniejsza ni\u017c 0,05, r\u00f3\u017cnica ta nie jest istotna statystycznie.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rozwiedziony:<\/strong> osoba rozwiedziona zarabia \u015brednio 8 397,40 dolar\u00f3w mniej ni\u017c osoba samotna. Poniewa\u017c warto\u015b\u0107 p (0,532) jest nie mniejsza ni\u017c 0,05, r\u00f3\u017cnica ta nie jest istotna statystycznie.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poniewa\u017c obie zmienne fikcyjne nie by\u0142y istotne statystycznie, mogli\u015bmy usun\u0105\u0107 z modelu <em>stan cywilny<\/em> jako czynnik predykcyjny, poniewa\u017c nie wydaje si\u0119, aby zwi\u0119ksza\u0142 on warto\u015b\u0107 predykcyjn\u0105 dochodu.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zmienna fikcyjna to typ zmiennej, kt\u00f3ry tworzymy w analizie regresji, aby\u015bmy mogli przedstawi\u0107 zmienn\u0105 kategorialn\u0105 jako zmienn\u0105 numeryczn\u0105, kt\u00f3ra przyjmuje jedn\u0105 z dw\u00f3ch warto\u015bci: zero lub jeden. Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zestaw danych i chcemy wykorzysta\u0107 wiek i stan cywilny do przewidywania dochod\u00f3w : Aby wykorzysta\u0107 stan cywilny jako zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 w modelu [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1404","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w R (krok po kroku)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak utworzy\u0107 fikcyjne zmienne w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z przyk\u0142adem krok po kroku.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w R (krok po kroku)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak utworzy\u0107 fikcyjne zmienne w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z przyk\u0142adem krok po kroku.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-26T12:37:50+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin4.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/\",\"name\":\"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w R (krok po kroku)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-26T12:37:50+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T12:37:50+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak utworzy\u0107 fikcyjne zmienne w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z przyk\u0142adem krok po kroku.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w r (krok po kroku)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w R (krok po kroku)","description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak utworzy\u0107 fikcyjne zmienne w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z przyk\u0142adem krok po kroku.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w R (krok po kroku)","og_description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak utworzy\u0107 fikcyjne zmienne w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z przyk\u0142adem krok po kroku.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-26T12:37:50+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin4.png"}],"author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"3 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/","name":"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w R (krok po kroku)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-26T12:37:50+00:00","dateModified":"2023-07-26T12:37:50+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak utworzy\u0107 fikcyjne zmienne w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z przyk\u0142adem krok po kroku.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-fikcyjne-w-r\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak utworzy\u0107 zmienne fikcyjne w r (krok po kroku)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1404","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1404"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1404\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1404"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1404"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}