{"id":1975,"date":"2023-07-24T05:44:05","date_gmt":"2023-07-24T05:44:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/"},"modified":"2023-07-24T05:44:05","modified_gmt":"2023-07-24T05:44:05","slug":"funkcja-lm-w-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/","title":{"rendered":"Jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w r, aby dopasowa\u0107 modele liniowe"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Funkcja <strong>lm()<\/strong> w R s\u0142u\u017cy do dopasowania modeli regresji liniowej.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ta funkcja wykorzystuje nast\u0119puj\u0105c\u0105 podstawow\u0105 sk\u0142adni\u0119:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>lm(formu\u0142a, dane, \u2026)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>formu\u0142a:<\/strong> Formu\u0142a modelu liniowego (np. y ~ x1 + x2)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dane:<\/strong> nazwa bloku danych zawieraj\u0105cego dane<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak u\u017cywa\u0107 tej funkcji w R, aby wykona\u0107 nast\u0119puj\u0105ce czynno\u015bci:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Dopasuj model regresji<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wy\u015bwietl podsumowanie dopasowania modelu regresji<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Zobacz wykresy diagnostyczne modelu<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Narysuj dopasowany model regresji<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Dokonuj prognoz za pomoc\u0105 modelu regresji<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dopasuj model regresji<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy kod pokazuje, jak u\u017cy\u0107 funkcji <strong>lm()<\/strong> w celu dopasowania modelu regresji liniowej w R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndf = data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (x=c(1, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12),\n                y=c(12, 14, 14, 13, 17, 19, 22, 26, 24, 22))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit linear regression model using 'x' as predictor and 'y' as response variable<\/span>\nmodel &lt;- lm(y ~ x, data=df)\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Poka\u017c podsumowanie modelu regresji<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy nast\u0119pnie u\u017cy\u0107 funkcji <strong>podsumowania()<\/strong> , aby wy\u015bwietli\u0107 podsumowanie dopasowania modelu regresji:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#view summary of regression model<\/span>\nsummary(model)\n\nCall:\nlm(formula = y ~ x, data = df)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-4.4793 -0.9772 -0.4772 1.4388 4.6328 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)    \n(Intercept) 11.1432 1.9104 5.833 0.00039 ***\nx 1.2780 0.2984 4.284 0.00267 ** \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 2.929 on 8 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.6964, Adjusted R-squared: 0.6584 \nF-statistic: 18.35 on 1 and 8 DF, p-value: 0.002675\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oto jak interpretowa\u0107 najwa\u017cniejsze warto\u015bci w modelu:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Statystyka F<\/strong> = 18,35, odpowiadaj\u0105ca <strong>warto\u015b\u0107 p<\/strong> = 0,002675. Poniewa\u017c ta warto\u015b\u0107 p jest mniejsza ni\u017c 0,05, model jako ca\u0142o\u015b\u0107 jest istotny statystycznie.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wielokrotne R do kwadratu<\/strong> = 0,6964. To m\u00f3wi nam, \u017ce 69,64% zmienno\u015bci zmiennej odpowiedzi y mo\u017cna wyja\u015bni\u0107 zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 x.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Szacowany wsp\u00f3\u0142czynnik x<\/strong> : 1,2780. To m\u00f3wi nam, \u017ce ka\u017cda dodatkowa jednostka wzrostu x jest powi\u0105zana ze \u015brednim wzrostem y o 1,2780.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy nast\u0119pnie wykorzysta\u0107 szacunki wsp\u00f3\u0142czynnik\u00f3w z wynik\u00f3w do napisania oszacowanego r\u00f3wnania regresji:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">y = 11,1432 + 1,2780*(x)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bonus<\/strong> : kompletny przewodnik dotycz\u0105cy interpretacji ka\u017cdej warto\u015bci wyniku regresji w R znajdziesz<a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zinterpretuj-wynik-regresji-w-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tutaj<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zobacz wykresy diagnostyczne modelu<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nast\u0119pnie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji <strong>plot()<\/strong> do wykre\u015blenia wykres\u00f3w diagnostycznych modelu regresji:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create diagnostic plots\n<span style=\"color: #000000;\">plot(model)<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18677 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lm2.png\" alt=\"\" width=\"653\" height=\"649\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wykresy te pozwalaj\u0105 nam przeanalizowa\u0107 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozosta\u0142osc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">reszty<\/a> modelu regresji w celu ustalenia, czy model jest odpowiedni do wykorzystania w przypadku danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pe\u0142ne wyja\u015bnienie sposobu interpretacji wykres\u00f3w diagnostycznych modelu w j\u0119zyku R mo\u017cna znale\u017a\u0107 w <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/schematy-diagnostyczne-w-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tym samouczku.<\/a><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Narysuj dopasowany model regresji<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji <strong>abline()<\/strong> do wykre\u015blenia dopasowanego modelu regresji:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot of raw data<\/span>\nplot(df$x, df$y, col=' <span style=\"color: #ff0000;\">red<\/span> ', main=' <span style=\"color: #ff0000;\">Summary of Regression Model<\/span> ', xlab=' <span style=\"color: #ff0000;\">x<\/span> ', ylab=' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add fitted regression line\n<span style=\"color: #000000;\">abline(model)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-18678\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lm3.png\" alt=\"wykre\u015bl lm() w R\" width=\"448\" height=\"442\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <strong>Do prognozowania u\u017cyj modelu regresji<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji <strong>przewidywania(),<\/strong> aby przewidzie\u0107 warto\u015b\u0107 odpowiedzi dla nowej obserwacji:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#define new observation\n<\/span>new &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (x=c(5))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use the fitted model to predict the value for the new observation\n<\/span>predict(model, newdata = new)\n\n      1 \n17.5332<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Model przewiduje, \u017ce warto\u015b\u0107 odpowiedzi na t\u0119 now\u0105 obserwacj\u0119 wyniesie <strong>17,5332<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/prosta-regresja-liniowa-w-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak wykona\u0107 prost\u0105 regresj\u0119 liniow\u0105 w R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wielokrotna-regresja-liniowa-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak wykona\u0107 wielokrotn\u0105 regresj\u0119 liniow\u0105 w R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/regresja-krok-po-kroku-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak przeprowadzi\u0107 regresj\u0119 krokow\u0105 w R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Funkcja lm() w R s\u0142u\u017cy do dopasowania modeli regresji liniowej. Ta funkcja wykorzystuje nast\u0119puj\u0105c\u0105 podstawow\u0105 sk\u0142adni\u0119: lm(formu\u0142a, dane, \u2026) Z\u0142oto: formu\u0142a: Formu\u0142a modelu liniowego (np. y ~ x1 + x2) dane: nazwa bloku danych zawieraj\u0105cego dane Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak u\u017cywa\u0107 tej funkcji w R, aby wykona\u0107 nast\u0119puj\u0105ce czynno\u015bci: Dopasuj model regresji Wy\u015bwietl podsumowanie dopasowania [&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-1975","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 u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w R, aby dopasowa\u0107 modele liniowe - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w j\u0119zyku R w celu dopasowania modeli regresji liniowej, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.\" \/>\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\/funkcja-lm-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w R, aby dopasowa\u0107 modele liniowe - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w j\u0119zyku R w celu dopasowania modeli regresji liniowej, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-24T05:44:05+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lm2.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\/funkcja-lm-w-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/\",\"name\":\"Jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w R, aby dopasowa\u0107 modele liniowe - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-24T05:44:05+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-24T05:44:05+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w j\u0119zyku R w celu dopasowania modeli regresji liniowej, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w r, aby dopasowa\u0107 modele liniowe\"}]},{\"@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 u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w R, aby dopasowa\u0107 modele liniowe - Statorials","description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w j\u0119zyku R w celu dopasowania modeli regresji liniowej, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.","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\/funkcja-lm-w-r\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w R, aby dopasowa\u0107 modele liniowe - Statorials","og_description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w j\u0119zyku R w celu dopasowania modeli regresji liniowej, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-24T05:44:05+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lm2.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\/funkcja-lm-w-r\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/","name":"Jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w R, aby dopasowa\u0107 modele liniowe - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-24T05:44:05+00:00","dateModified":"2023-07-24T05:44:05+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w j\u0119zyku R w celu dopasowania modeli regresji liniowej, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/funkcja-lm-w-r\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak u\u017cywa\u0107 funkcji lm() w r, aby dopasowa\u0107 modele liniowe"}]},{"@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\/1975","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=1975"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1975\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1975"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1975"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1975"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}