{"id":506,"date":"2023-07-29T16:29:54","date_gmt":"2023-07-29T16:29:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/"},"modified":"2023-07-29T16:29:54","modified_gmt":"2023-07-29T16:29:54","slug":"como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/","title":{"rendered":"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de cook"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>A dist\u00e2ncia de Cook<\/strong> , muitas vezes denotada <sub>como Di<\/sub> , \u00e9 usada na <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">an\u00e1lise de regress\u00e3o<\/a> para identificar pontos de dados influentes que podem afetar negativamente seu modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A f\u00f3rmula para a dist\u00e2ncia de Cook \u00e9:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>d <sub>i<\/sub><\/strong> = (r <sub>i<\/sub> <sup>2<\/sup> \/ p*MSE) * (h <sub>ii<\/sub> \/ (1-h <sub>ii<\/sub> ) <sup>2<\/sup> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ouro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ri<\/strong> \u00e9 <sub><strong>o<\/strong><\/sub> i- <sup>\u00e9simo<\/sup> res\u00edduo<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p<\/strong> \u00e9 o n\u00famero de coeficientes no modelo de regress\u00e3o<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>MSE<\/strong> \u00e9 o erro quadr\u00e1tico m\u00e9dio<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>h<\/strong> <sub>ii<\/sub> \u00e9 o <sup>i-<\/sup> \u00e9simo valor de alavancagem<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mesmo que a f\u00f3rmula pare\u00e7a um pouco complicada, a boa not\u00edcia \u00e9 que a maioria dos softwares estat\u00edsticos pode calcul\u00e1-la facilmente para voc\u00ea.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Essencialmente, a dist\u00e2ncia de Cook faz uma coisa: <strong>mede o quanto todos os valores ajustados do modelo mudam quando o i <sup>-\u00e9simo<\/sup> ponto de dados \u00e9 removido.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um ponto de dados com um valor alto para a dist\u00e2ncia de Cook indica que ele influencia fortemente os valores ajustados. Uma regra geral \u00e9 que qualquer ponto com dist\u00e2ncia de Cook maior que 4\/n ( <em>onde n \u00e9 o n\u00famero total de pontos de dados<\/em> ) \u00e9 considerado um valor discrepante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c9 importante notar que a dist\u00e2ncia de Cook \u00e9 frequentemente usada para <em>identificar<\/em> pontos de dados influentes. S\u00f3 porque um ponto de dados \u00e9 influente n\u00e3o significa necessariamente que deva ser removido. Voc\u00ea deve primeiro verificar se o ponto de dados foi simplesmente registrado incorretamente ou se h\u00e1 algo estranho nele que possa indicar uma descoberta interessante.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Como calcular a dist\u00e2ncia de Cook em R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O exemplo a seguir ilustra como calcular a dist\u00e2ncia de Cook em R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Primeiro, carregaremos duas bibliotecas necess\u00e1rias para este exemplo:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong>library(ggplot2)\nlibrary(gridExtra)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seguir, definiremos dois quadros de dados: um com dois outliers e outro sem outliers.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame with no outliers<\/span>\nno_outliers &lt;- data.frame(x = c(1, 2, 2, 3, 4, 5, 7, 3, 2, 12, 11, 15, 14, 17, 22),\n                          y = c(22, 23, 24, 23, 19, 34, 35, 36, 36, 34, 32, 38, 41,\n                                42, 44))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data frame with two outliers\n<\/span>outliers &lt;- data.frame(x = c(1, 2, 2, 3, 4, 5, 7, 3, 2, 12, 11, 15, 14, 17, 22),\n                       y = c( <span style=\"color: #800080;\">190<\/span> , 23, 24, 23, 19, 34, 35, 36, 36, 34, 32, 38, 41,\n                             42, <span style=\"color: #800080;\">180<\/span> ))<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seguir, criaremos um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para exibir os dois quadros de dados lado a lado:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot for data frame with no outliers\n<\/span>no_outliers_plot &lt;- ggplot(data = no_outliers, aes(x = x, y = y)) +\n  geom_point() +\n  geom_smooth(method = lm) +\n  ylim(0, 200) +\n  ggtitle(\"No Outliers\")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot for data frame with outliers\n<\/span>outliers_plot &lt;- ggplot(data = outliers, aes(x = x, y = y)) +\n  geom_point() +\n  geom_smooth(method = lm) +\n  ylim(0, 200) +\n  ggtitle(\"With Outliers\")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot the two scatterplots side by side\n<\/span>gridExtra::grid.arrange(no_outliers_plot, outliers_plot, ncol=2)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ver como os outliers influenciam negativamente o ajuste da linha de regress\u00e3o no segundo gr\u00e1fico.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para identificar pontos influentes no segundo conjunto de dados, podemos calcular <strong>a dist\u00e2ncia de Cook<\/strong> para cada observa\u00e7\u00e3o no conjunto de dados e, em seguida, tra\u00e7ar essas dist\u00e2ncias para ver quais observa\u00e7\u00f5es est\u00e3o acima do limite tradicional de 4\/n:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fit the linear regression model to the dataset with outliers<\/span>\nmodel &lt;- lm(y ~ x, data = outliers)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find Cook's distance for each observation in the dataset\n<\/span>cooksD &lt;- cooks.distance(model)\n\n<span style=\"color: #008080;\"># Plot Cook's Distance with a horizontal line at 4\/n to see which observations<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#exceed this threshold<\/span>\nn &lt;- nrow(outliers)\nplot(cooksD, main = \"Cooks Distance for Influential Obs\")\nabline(h = 4\/n, lty = 2, col = \"steelblue\") <span style=\"color: #008080;\"># add cutoff line<\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ver claramente que a primeira e a \u00faltima observa\u00e7\u00e3o no conjunto de dados excedem o limite de 4\/n. Assim, identificar\u00edamos essas duas observa\u00e7\u00f5es como pontos de dados influentes que impactam negativamente o modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se quisermos remover todas as observa\u00e7\u00f5es que excedem o limite de 4\/n, podemos fazer isso usando o seguinte c\u00f3digo:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#identify influential points<\/span>\ninfluential_obs &lt;- as.numeric(names(cooksD)[(cooksD &gt; (4\/n))])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define new data frame with influential points removed\n<\/span>outliers_removed &lt;- outliers[-influential_obs, ]<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ent\u00e3o podemos comparar dois gr\u00e1ficos de dispers\u00e3o: um mostra a linha de regress\u00e3o com os pontos de influ\u00eancia presentes e o outro mostra a linha de regress\u00e3o com os pontos de influ\u00eancia removidos:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot with outliers present<\/span>\noutliers_present &lt;- ggplot(data = outliers, aes(x = x, y = y)) +\n  geom_point() +\n  geom_smooth(method = lm) +\n  ylim(0, 200) +\n  ggtitle(\"Outliers Present\")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot with outliers removed<\/span>\noutliers_removed &lt;- ggplot(data = outliers_removed, aes(x = x, y = y)) +\n  geom_point() +\n  geom_smooth(method = lm) +\n  ylim(0, 200) +\n  ggtitle(\"Outliers Removed\")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot both scatterplots side by side\n<\/span>gridExtra::grid.arrange(outliers_present, outliers_removed, ncol = 2)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ver claramente qu\u00e3o melhor a linha de regress\u00e3o se ajusta aos dados depois que os dois pontos de dados influentes s\u00e3o removidos.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Notas t\u00e9cnicas<\/strong><\/span><\/h3>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">A maioria dos softwares estat\u00edsticos tem a capacidade de calcular facilmente a dist\u00e2ncia de Cook para cada observa\u00e7\u00e3o em um conjunto de dados.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tenha em mente que a Dist\u00e2ncia de Cook \u00e9 simplesmente uma forma de <em>identificar<\/em> pontos de influ\u00eancia.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">H\u00e1 muitas maneiras de <em>lidar com<\/em> pontos influentes, incluindo: remover esses pontos, substitu\u00ed-los por um valor como a m\u00e9dia ou mediana, ou simplesmente manter os pontos no modelo, mas anot\u00e1-los cuidadosamente ao relatar a regress\u00e3o dos resultados.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A dist\u00e2ncia de Cook , muitas vezes denotada como Di , \u00e9 usada na an\u00e1lise de regress\u00e3o para identificar pontos de dados influentes que podem afetar negativamente seu modelo de regress\u00e3o. A f\u00f3rmula para a dist\u00e2ncia de Cook \u00e9: d i = (r i 2 \/ p*MSE) * (h ii \/ (1-h ii ) 2 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-506","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de Cook - Estatologia<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Este tutorial explica como identificar pontos de dados influentes na an\u00e1lise de regress\u00e3o usando a dist\u00e2ncia de Cook.\" \/>\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\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_PT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de Cook - Estatologia\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Este tutorial explica como identificar pontos de dados influentes na an\u00e1lise de regress\u00e3o usando a dist\u00e2ncia de Cook.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T16:29:54+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. benjamim anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. benjamim anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo estimado de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/\",\"name\":\"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de Cook - Estatologia\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T16:29:54+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T16:29:54+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/#\/schema\/person\/e08f98e8db95e0aa9c310e1b27c9c666\"},\"description\":\"Este tutorial explica como identificar pontos de dados influentes na an\u00e1lise de regress\u00e3o usando a dist\u00e2ncia de Cook.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pt-PT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Lar\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de cook\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"O seu guia para a literacia estat\u00edstica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pt-PT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/#\/schema\/person\/e08f98e8db95e0aa9c310e1b27c9c666\",\"name\":\"Dr. benjamim anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pt-PT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. benjamim anderson\"},\"description\":\"Ol\u00e1, sou Benjamin, um professor aposentado de estat\u00edstica que se tornou professor dedicado na Statorials. Com vasta experi\u00eancia e conhecimento na \u00e1rea de estat\u00edstica, estou empenhado em compartilhar meu conhecimento para capacitar os alunos por meio de Statorials. Saber mais\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pt\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de Cook - Estatologia","description":"Este tutorial explica como identificar pontos de dados influentes na an\u00e1lise de regress\u00e3o usando a dist\u00e2ncia de Cook.","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\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/","og_locale":"pt_PT","og_type":"article","og_title":"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de Cook - Estatologia","og_description":"Este tutorial explica como identificar pontos de dados influentes na an\u00e1lise de regress\u00e3o usando a dist\u00e2ncia de Cook.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T16:29:54+00:00","author":"Dr. benjamim anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Escrito por":"Dr. benjamim anderson","Tempo estimado de leitura":"4 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/","name":"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de Cook - Estatologia","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T16:29:54+00:00","dateModified":"2023-07-29T16:29:54+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/#\/schema\/person\/e08f98e8db95e0aa9c310e1b27c9c666"},"description":"Este tutorial explica como identificar pontos de dados influentes na an\u00e1lise de regress\u00e3o usando a dist\u00e2ncia de Cook.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pt-PT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-identificar-pontos-de-dados-influentes-usando-a-distancia-dos-cozinheiros\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Lar","item":"https:\/\/statorials.org\/pt\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Como identificar pontos de dados influentes usando a dist\u00e2ncia de cook"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pt\/","name":"Statorials","description":"O seu guia para a literacia estat\u00edstica!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pt\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pt-PT"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/#\/schema\/person\/e08f98e8db95e0aa9c310e1b27c9c666","name":"Dr. benjamim anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pt-PT","@id":"https:\/\/statorials.org\/pt\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr. benjamim anderson"},"description":"Ol\u00e1, sou Benjamin, um professor aposentado de estat\u00edstica que se tornou professor dedicado na Statorials. Com vasta experi\u00eancia e conhecimento na \u00e1rea de estat\u00edstica, estou empenhado em compartilhar meu conhecimento para capacitar os alunos por meio de Statorials. Saber mais","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pt"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/506","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=506"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/506\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=506"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=506"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=506"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}