{"id":120,"date":"2026-10-03T12:51:58","date_gmt":"2026-10-03T11:51:58","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/satz-von-bayes-rechner\/"},"modified":"2026-10-03T12:51:58","modified_gmt":"2026-10-03T11:51:58","slug":"satz-von-bayes-rechner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/satz-von-bayes-rechner\/","title":{"rendered":"Satz-von-Bayes-Rechner"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">A-posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnen<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"120\" data-favorite-title=\"Satz von Bayes\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/satz-von-bayes-rechner\/\" data-favorite-excerpt=\"Geben Sie die A-priori-Wahrscheinlichkeit, die Wahrscheinlichkeit des Beweises unter der Hypothese sowie entweder die Gesamtwahrscheinlichkeit des Beweises oder die Fehlalarmrate ein, um die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(H|E) mit dem Satz von Bayes zu berechnen.\" aria-label=\"Zu Favoriten hinzuf\u00fcgen\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-dice\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/satz-von-bayes-rechner\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-120\" data-post=\"120\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Eingabefelder<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Eingabe der Evidenz<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-1\" name=\"eingabe_der_evidenz\"><option value=\"total\" selected>Gesamte Evidenz P(E)<\/option><option value=\"false\">Fehlalarm P(E|\u00acH)<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">A-priori-Wahrscheinlichkeit<\/label><div class=\"term\">P(H)<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"aprioriwahrscheinlichkeit\" id=\"field-2\" aria-describedby=\"calc-unit-2 calc-info-2\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" min=\"0\" max=\"100\" value=\"1\"\/><div class=\"unit\" id=\"calc-unit-2\">%<\/div><small id=\"calc-info-2\">Wahrscheinlichkeit der Hypothese, bevor die Evidenz betrachtet wird.<\/small><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">Likelihood<\/label><div class=\"term\">P(E|H)<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"likelihood\" id=\"field-3\" aria-describedby=\"calc-unit-3 calc-info-3\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" min=\"0\" max=\"100\" value=\"95\"\/><div class=\"unit\" id=\"calc-unit-3\">%<\/div><small id=\"calc-info-3\">Wahrscheinlichkeit der Evidenz unter der Annahme, dass die Hypothese wahr ist.<\/small><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-4\"><label for=\"field-4\">Wahrscheinlichkeit der Evidenz<\/label><div class=\"term\">P(E)<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"wahrscheinlichkeit_der_evidenz\" id=\"field-4\" aria-describedby=\"calc-unit-4 calc-info-4\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" min=\"0\" max=\"100\" value=\"5.9\"\/><div class=\"unit\" id=\"calc-unit-4\">%<\/div><small id=\"calc-info-4\">Gesamtwahrscheinlichkeit, die Evidenz unter allen Hypothesen zu beobachten.<\/small><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-5\" hidden><label for=\"field-5\">Fehlalarmrate<\/label><div class=\"term\">P(E|\u00acH)<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"fehlalarmrate\" id=\"field-5\" aria-describedby=\"calc-unit-5 calc-info-5\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" min=\"0\" max=\"100\" value=\"5\"\/><div class=\"unit\" id=\"calc-unit-5\">%<\/div><small id=\"calc-info-5\">Wahrscheinlichkeit der Evidenz unter der Annahme, dass die Hypothese falsch ist.<\/small><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Neu berechnen\" id=\"calculate-button\" data-post=\"120\">Berechnen<\/button><button type=\"reset\">Zur\u00fccksetzen<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Automatisch berechnen<\/label><small>Wenn aktiviert, wird das Ergebnis automatisch aktualisiert, sobald Sie einen Wert \u00e4ndern.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> A-posteriori-Wahrscheinlichkeit<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(H|E)<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\" data-unit=\"%\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Wahrscheinlichkeit der Evidenz P(E)<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\" data-unit=\"%\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Satz von Bayes mit Ihren Werten<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Interpretation<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Link zu dieser Berechnung kopieren<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Kommentar schreiben<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"120\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">Wie finden Sie dieses Ergebnis?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Gef\u00e4llt mir <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Hilfreich <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Verwirrt <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" 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\u2014 A-priori-Wahrscheinlichkeit: die Wahrscheinlichkeit der Hypothese vor dem Beweis<\/li>\n<li>\\(P(E|H)\\) \u2014 Likelihood (Plausibilit\u00e4t): die Wahrscheinlichkeit des Beweises unter der Annahme, dass die Hypothese wahr ist<\/li>\n<li>\\(P(E)\\) \u2014 Gesamtwahrscheinlichkeit des Beweises unter allen Hypothesen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie nur die Fehlalarmrate \\(P(E|\\neg H)\\) kennen, ergibt sich die Gesamtwahrscheinlichkeit des Beweises aus dem Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit:<\/p>\n<p>\\[ P(E) = P(H) \\cdot P(E|H) + \\bigl(1 - P(H)\\bigr) \\cdot P(E|\\neg H) \\]<\/p>\n<p>Der Satz sagt Ihnen, wie Sie eine \u00dcberzeugung von einer Hypothese aktualisieren, sobald neue Beweise vorliegen: Die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit ist proportional zur A-priori-Wahrscheinlichkeit mal der Likelihood.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Satz von Bayes \u2013 Rechenbeispiel<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Beispiel:<\/strong> Eine seltene Krankheit betrifft 1 % einer Population. Ein Test erkennt die Krankheit bei 95 % der Kranken, und eine zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte Person aus der Gesamtpopulation hat eine Chance von 5,9 %, positiv zu testen. Eine Person testet positiv \u2014 wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie tats\u00e4chlich erkrankt ist?<\/p>\n<p>\\[ P(H|E) = \\frac{P(H) \\cdot P(E|H)}{P(E)} = \\frac{0.01 \\times 0.95}{0.059} = 0.1610 \\]<\/p>\n<p><strong>Ergebnis:<\/strong> Die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit betr\u00e4gt etwa <strong>16,1 %<\/strong>. Trotz des positiven Ergebnisses eines ziemlich genauen Tests hat die Person nur eine Chance von 16,1 %, krank zu sein, weil die Krankheit selbst selten ist.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>So verwenden Sie den Rechner<\/h2>\n<ol>\n<li>W\u00e4hlen Sie den Modus <em>Beweis-Eingabe<\/em>: <code>Gesamtwahrscheinlichkeit P(E)<\/code>, wenn Sie die Gesamtwahrscheinlichkeit des Beweises kennen, oder <code>Fehlalarm P(E|\u00acH)<\/code>, wenn Sie die Wahrscheinlichkeit des Beweises kennen, wenn die Hypothese falsch ist.<\/li>\n<li>Geben Sie die <em>A-priori-Wahrscheinlichkeit<\/em> P(H) als Prozentsatz ein \u2014 Ihre \u00dcberzeugung von der Hypothese vor dem Beweis.<\/li>\n<li>Geben Sie die <em>Likelihood<\/em> P(E|H) als Prozentsatz ein \u2014 wie wahrscheinlich der Beweis ist, wenn die Hypothese wahr ist.<\/li>\n<li>Geben Sie je nach gew\u00e4hltem Modus entweder die <em>Wahrscheinlichkeit des Beweises<\/em> P(E) oder die <em>Fehlalarmrate<\/em> P(E|\u00acH) ein (nur eines der beiden Felder wird angezeigt).<\/li>\n<li>Lesen Sie das Ergebnis ab: die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(H|E), das berechnete P(E), der Satz von Bayes mit eingesetzten Werten sowie eine kurze Interpretation.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Was der Satz von Bayes ist und warum er wichtig ist<\/h2>\n<p>Der Satz von Bayes, benannt nach dem Statistiker des 18. Jahrhunderts Thomas Bayes, beschreibt, wie man die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese rational aktualisiert, wenn neue Beweise auftreten. Sie beginnen mit einer <strong>A-priori-Wahrscheinlichkeit<\/strong> \u2014 das, was Sie vorher geglaubt haben \u2014 und multiplizieren sie damit, wie gut der Beweis zur Hypothese passt (die <strong>Likelihood<\/strong>). Die Division durch die Gesamtwahrscheinlichkeit des Beweises normalisiert das Ergebnis und liefert die <strong>A-posteriori-Wahrscheinlichkeit<\/strong> \u2014 Ihre aktualisierte \u00dcberzeugung.<\/p>\n<p>Der Satz ist ber\u00fchmt daf\u00fcr, kontraintuitive Ergebnisse zu liefern. Im obigen Beispiel erh\u00f6ht ein positiver Test f\u00fcr eine seltene Krankheit die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung nur auf 16,1 %, nicht auf 95 %. Der Grund ist die Basisrate: Da die Krankheit nur 1 % der Menschen betrifft, \u00fcberwiegen die falsch-positiven Ergebnisse der gesunden 99 % die positiven Ergebnisse. Dieser <em>Basisklasseneffekt<\/em> ist einer der h\u00e4ufigsten Denkfehler in der Medizin, vor Gericht, bei der Spam-Filterung und bei Sicherheitskontrollen.<\/p>\n<p>Das Ergebnis l\u00e4sst sich am besten als \u00dcberzeugungsst\u00e4rke zwischen 0 % und 100 % lesen. Eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit \u00fcber 50 % bedeutet, dass der Beweis die Waage zugunsten der Hypothese neigt; je weiter sie \u00fcber der A-priori-Wahrscheinlichkeit liegt, desto informativer war der Beweis. Wenn sich die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit kaum von der A-priori-Wahrscheinlichkeit bewegt, enthielt der Beweis wenig neue Informationen \u00fcber die Hypothese.<\/p>\n<h2>Annahmen, Grenzen und Tipps<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Bin\u00e4re Hypothesen.<\/strong> Der Rechner geht davon aus, dass die Hypothese entweder wahr (H) oder falsch (\u00acH) ist. Bei drei oder mehr konkurrierenden Hypothesen m\u00fcssen Sie den Satz paarweise mit allen Termen im Nenner anwenden.<\/li>\n<li><strong>Konsistenter Beweis.<\/strong> Die Likelihood P(E|H) kann die Gesamtwahrscheinlichkeit des Beweises P(E) nicht \u00fcberschreiten; der Rechner kennzeichnet inkonsistente Eingaben. Wenn Sie diese Fehlermeldung erhalten, pr\u00fcfen Sie, ob beide Zahlen genau denselben Beweis beschreiben.<\/li>\n<li><strong>Unabh\u00e4ngige, korrekt angegebene Eingaben.<\/strong> Die A-priori-Wahrscheinlichkeit sollte alles Widrige widerspiegeln, was <em>vor<\/em> dem Beweis bekannt war, und die Likelihood darf die A-priori-Wahrscheinlichkeit nicht bereits enthalten \u2014 die Verwechslung dieser beiden ist der h\u00e4ufigste Fehler.<\/li>\n<li><strong>Sequentielle Aktualisierungen.<\/strong> Bei mehreren unabh\u00e4ngigen Beweisen k\u00f6nnen Sie jede A-posteriori-Wahrscheinlichkeit als neue A-priori-Wahrscheinlichkeit f\u00fcr den n\u00e4chsten Beweis verwenden.<\/li>\n<li><strong>P(E) gleich null.<\/strong> Wenn der Beweis unm\u00f6glich ist (P(E) = 0), ist die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit nicht definiert, und der Rechner meldet einen Fehler.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie modellieren m\u00f6chten, wie oft der Beweis bei wiederholten Versuchen auftritt, k\u00f6nnen der <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/binomialverteilung-rechner\/\">Rechner f\u00fcr die Binomialverteilung<\/a> und der <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/poisson-verteilung-rechner\/\">Rechner f\u00fcr die Poisson-Verteilung<\/a> bei der Sch\u00e4tzung der Likelihoods helfen. Zur Quantifizierung der Unsicherheit von Sch\u00e4tzungen siehe den <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/konfidenzintervall-rechner\/\">Rechner f\u00fcr Konfidenzintervalle<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Geben Sie die A-priori-Wahrscheinlichkeit, die Wahrscheinlichkeit des Beweises unter der Hypothese sowie entweder die Gesamtwahrscheinlichkeit des Beweises oder die Fehlalarmrate ein, um die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(H|E) mit dem Satz von Bayes zu berechnen.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[12],"tags":[65],"class_list":["post-120","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistik","tag-wahrscheinlichkeit"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/120","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=120"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/120\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2925,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/120\/revisions\/2925"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=120"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=120"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=120"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}