{"id":1716,"date":"2023-07-25T06:39:15","date_gmt":"2023-07-25T06:39:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/"},"modified":"2023-07-25T06:39:15","modified_gmt":"2023-07-25T06:39:15","slug":"jak-interpretowac-rmse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/","title":{"rendered":"Jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (rmse)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/regresja-liniowa-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Analiza regresji<\/a> to technika, kt\u00f3rej mo\u017cemy u\u017cy\u0107 do zrozumienia zwi\u0105zku pomi\u0119dzy jedn\u0105 lub wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 zmiennych predykcyjnych a<a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-odpowiedzi-wyjasniajace\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zmienn\u0105 odpowiedzi<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jednym ze sposob\u00f3w oceny, jak dobrze model regresji pasuje do zbioru danych, jest obliczenie <strong>b\u0142\u0119du \u015bredniokwadratowego<\/strong> , kt\u00f3ry jest metryk\u0105, kt\u00f3ra m\u00f3wi nam \u015bredni\u0105 odleg\u0142o\u015b\u0107 mi\u0119dzy warto\u015bciami przewidywanymi modelu a rzeczywistymi warto\u015bciami zbioru danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im ni\u017cszy RMSE, tym lepiej dany model jest w stanie \u201edopasowa\u0107\u201d zbi\u00f3r danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wz\u00f3r na znalezienie b\u0142\u0119du \u015bredniokwadratowego, cz\u0119sto w skr\u00f3cie <strong>RMSE<\/strong> , jest nast\u0119puj\u0105cy:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE =<\/strong> \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>ja<\/sub> \u2013 O <sub>ja<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3 to fantazyjny symbol oznaczaj\u0105cy \u201esum\u0119\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Pi<\/sub> jest przewidywan\u0105 warto\u015bci\u0105 <sup>i-tej<\/sup> obserwacji w zbiorze danych<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> jest obserwowan\u0105 warto\u015bci\u0105 <sup>i-tej<\/sup> obserwacji w zbiorze danych<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">n to wielko\u015b\u0107 pr\u00f3bki<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak interpretowa\u0107 RMSE dla danego modelu regresji.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad: Jak interpretowa\u0107 RMSE dla modelu regresji<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce chcemy zbudowa\u0107 model regresji, kt\u00f3ry wykorzystuje \u201eprzepracowane godziny\u201d do przewidywania \u201eocen\u201d uczni\u00f3w z konkretnego egzaminu wst\u0119pnego na studia.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gromadzimy nast\u0119puj\u0105ce dane dla 15 uczni\u00f3w:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16895 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png\" alt=\"\" width=\"190\" height=\"394\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nast\u0119pnie korzystamy z oprogramowania statystycznego (takiego jak Excel, SPSS, R, Python) itp. znale\u017a\u0107 nast\u0119puj\u0105cy dopasowany model regresji:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wynik egzaminu = 75,95 + 3,08* (godziny nauki)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy nast\u0119pnie u\u017cy\u0107 tego r\u00f3wnania, aby przewidzie\u0107 wynik egzaminu ka\u017cdego ucznia na podstawie liczby godzin, kt\u00f3rych si\u0119 uczy\u0142:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16896 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret2.png\" alt=\"\" width=\"292\" height=\"397\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nast\u0119pnie mo\u017cemy obliczy\u0107 kwadratow\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0119 mi\u0119dzy przewidywanym wynikiem ka\u017cdego egzaminu a rzeczywistym wynikiem egzaminu. Nast\u0119pnie mo\u017cemy obliczy\u0107 pierwiastek kwadratowy \u015bredniej tych r\u00f3\u017cnic:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16897 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret3.png\" alt=\"\" width=\"420\" height=\"412\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">RMSE tego modelu regresji wynosi <strong>5,681<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Przypomnijmy, \u017ce <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozosta\u0142osc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">reszty<\/a> modelu regresji to r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy obserwowanymi warto\u015bciami danych a przewidywanymi warto\u015bciami modelu.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Reszta<\/strong> = (P <sub>i<\/sub> \u2013 O <sub>i<\/sub> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z\u0142oto<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Pi<\/sub> jest przewidywan\u0105 warto\u015bci\u0105 <sup>i-tej<\/sup> obserwacji w zbiorze danych<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> jest obserwowan\u0105 warto\u015bci\u0105 <sup>i-tej<\/sup> obserwacji w zbiorze danych<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pami\u0119taj, \u017ce RMSE modelu regresji oblicza si\u0119 w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE =<\/strong> \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>ja<\/sub> \u2013 O <sub>ja<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oznacza to, \u017ce <strong>RMSE reprezentuje pierwiastek kwadratowy wariancji reszt.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jest to przydatna warto\u015b\u0107, poniewa\u017c daje nam wyobra\u017cenie o \u015bredniej odleg\u0142o\u015bci mi\u0119dzy obserwowanymi warto\u015bciami danych a przewidywanymi warto\u015bciami danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kontrastuje to z <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/dobra-wartosc-r-do-kwadratu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R-kwadratem<\/a> modelu, kt\u00f3ry m\u00f3wi nam, jak\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 wariancji zmiennej odpowiedzi mo\u017cna wyja\u015bni\u0107 zmienn\u0105(ami) predykcyjn\u0105 modelu.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Por\u00f3wnanie warto\u015bci RMSE r\u00f3\u017cnych modeli<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">RMSE jest szczeg\u00f3lnie przydatny do por\u00f3wnywania dopasowania r\u00f3\u017cnych modeli regresji.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce chcemy zbudowa\u0107 model regresji do przewidywania wynik\u00f3w egzamin\u00f3w uczni\u00f3w i chcemy znale\u017a\u0107 najlepszy mo\u017cliwy model spo\u015br\u00f3d kilku potencjalnych modeli.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce dopasowujemy trzy r\u00f3\u017cne modele regresji i znajdujemy odpowiadaj\u0105ce im warto\u015bci RMSE:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE modelu 1: <strong>14,5<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE modelu 2: <strong>16,7<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE modelu 3: <strong>9,8<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Model 3 ma najni\u017cszy RMSE, co m\u00f3wi nam, \u017ce jest w stanie najlepiej dopasowa\u0107 zbi\u00f3r danych spo\u015br\u00f3d trzech potencjalnych modeli.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/kalkulator-rmse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kalkulator RMSE<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pierwiastek-sredniokwadratowy-b\u0142edu-programu-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 RMSE w Excelu<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-obliczyc-rmse-w-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 RMSE w R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/rmse-pythona\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 RMSE w Pythonie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Analiza regresji to technika, kt\u00f3rej mo\u017cemy u\u017cy\u0107 do zrozumienia zwi\u0105zku pomi\u0119dzy jedn\u0105 lub wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 zmiennych predykcyjnych azmienn\u0105 odpowiedzi . Jednym ze sposob\u00f3w oceny, jak dobrze model regresji pasuje do zbioru danych, jest obliczenie b\u0142\u0119du \u015bredniokwadratowego , kt\u00f3ry jest metryk\u0105, kt\u00f3ra m\u00f3wi nam \u015bredni\u0105 odleg\u0142o\u015b\u0107 mi\u0119dzy warto\u015bciami przewidywanymi modelu a rzeczywistymi warto\u015bciami zbioru danych. Im [&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-1716","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 interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku na przyk\u0142adzie wyja\u015bniono, jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE) modelu regresji.\" \/>\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\/jak-interpretowac-rmse\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku na przyk\u0142adzie wyja\u015bniono, jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE) modelu regresji.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T06:39:15+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.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\/jak-interpretowac-rmse\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/\",\"name\":\"Jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-25T06:39:15+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-25T06:39:15+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku na przyk\u0142adzie wyja\u015bniono, jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE) modelu regresji.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (rmse)\"}]},{\"@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 interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE)","description":"W tym samouczku na przyk\u0142adzie wyja\u015bniono, jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE) modelu regresji.","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\/jak-interpretowac-rmse\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE)","og_description":"W tym samouczku na przyk\u0142adzie wyja\u015bniono, jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE) modelu regresji.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-25T06:39:15+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.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\/jak-interpretowac-rmse\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/","name":"Jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-25T06:39:15+00:00","dateModified":"2023-07-25T06:39:15+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku na przyk\u0142adzie wyja\u015bniono, jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (RMSE) modelu regresji.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-interpretowac-rmse\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak interpretowa\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (rmse)"}]},{"@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\/1716","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=1716"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1716\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1716"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1716"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1716"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}