{"id":726,"date":"2026-10-03T20:09:38","date_gmt":"2026-10-03T19:09:38","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/schiefe-kurtosis-rechner\/"},"modified":"2026-10-03T20:09:38","modified_gmt":"2026-10-03T19:09:38","slug":"schiefe-kurtosis-rechner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/schiefe-kurtosis-rechner\/","title":{"rendered":"Schiefe- und Kurtosis-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\">Schiefe und Kurtosis berechnen<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"726\" data-favorite-title=\"Schiefe &amp; Kurtosis\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/schiefe-kurtosis-rechner\/\" data-favorite-excerpt=\"Geben Sie einen Datensatz ein und erhalten Sie sofort Schiefe und Exzesskurtosis \u2014 mit Stichproben- (Excel\/SPSS) oder Populationsformeln \u2014 plus eine Interpretation der Verteilungsform.\" aria-label=\"Zu Favoriten hinzuf\u00fcgen\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-bell-curve\">\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\/schiefe-kurtosis-rechner\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-726\" data-post=\"726\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Eingabefelder<\/legend><div class=\"field is-single\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Datensatz<\/label><textarea id=\"field-1\" name=\"datensatz\">2; 3; 5; 5; 7; 8; 9; 12; 15; 22<\/textarea><\/div><div class=\"field is-single\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Berechnungsgrundlage<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-2\" name=\"berechnungsgrundlage\"><option value=\"sample\" selected>Stichprobe (korrigierte Sch\u00e4tzer)<\/option><option value=\"population\">Population (Momentenformeln)<\/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><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Neu berechnen\" id=\"calculate-button\" data-post=\"726\">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> Ihre Ergebnisse<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>Schiefe<\/span><span class=\"result-term\">g\u2081<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/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>Exzess-Kurtosis<\/span><span class=\"result-term\">g\u2082<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/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>Interpretation der Verteilungsform<\/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><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=\"726\" 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\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Entt\u00e4uscht <\/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=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Ungenau <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<p><style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Formel f\u00fcr Schiefe und Kurtosis<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">Formel<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\"><\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t\\[<br \/>\nm_k = \\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n}(x_i - \\bar{x})^k, \\qquad<br \/>\n\\bar{x} = \\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n} x_i<br \/>\n\\]<br \/>\n\\[<br \/>\ng_1 = \\frac{m_3}{m_2^{3\/2}} \\qquad \\text{(Population-Schiefe)}, \\qquad<br \/>\ng_2 = \\frac{m_4}{m_2^2} - 3 \\qquad \\text{(Exzesskurtosis der Population)}<br \/>\n\\]<br \/>\n\\[<br \/>\nG_1 = \\frac{\\sqrt{n(n-1)}}{n-2}\\, g_1, \\qquad<br \/>\nG_2 = \\frac{n-1}{(n-2)(n-3)}\\bigl[(n+1)\\,g_2 + 6\\bigr] \\qquad \\text{(korrigierte Stichproben-Sch\u00e4tzer)}<br \/>\n\\]\r\n<\/section><br \/>\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>Schiefe und Kurtosis \u2013 Rechenbeispiel<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Beispiel:<\/strong> ein Datensatz mit zehn Messwerten: 2; 3; 5; 5; 7; 8; 9; 12; 15; 22, analysiert als Stichprobe (korrigierte Sch\u00e4tzer, wie in Excel SCHIEFE und KURT).<\/p>\n<p>\\[ n = 10, \\quad \\bar{x} = \\frac{88}{10} = 8.8 \\]<\/p>\n<p>\\[ m_2 = \\frac{1}{n}\\sum (x_i - 8.8)^2 = 33.56, \\quad m_3 = 194.544, \\quad m_4 = 3563.9792 \\]<\/p>\n<p>\\[ g_1 = \\frac{194.544}{33.56^{3\/2}} \\approx 1.0006, \\qquad g_2 = \\frac{3563.9792}{33.56^2} - 3 \\approx 0.1644 \\]<\/p>\n<p>\\[ G_1 = \\frac{\\sqrt{10 \\cdot 9}}{8} \\cdot 1.0006 \\approx 1.1865, \\qquad G_2 = \\frac{9}{8 \\cdot 7}\\,(11 \\cdot 0.1644 + 6) \\approx 1.2549 \\]<\/p>\n<p><strong>Ergebnis:<\/strong> Stichproben-Schiefe \\(G_1 \\approx 1.1865\\) (stark rechtsschief) und Stichproben-Exzesskurtosis \\(G_2 \\approx 1.2549\\) (leptokurtisch). Mittelwert = 8,8, Standardabweichung der Population \u2248 5,7931.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section><\/p>\n<h2>So verwenden Sie den Rechner<\/h2>\n<ol>\n<li>Geben Sie Ihre Zahlen in das Feld <strong>Datensatz<\/strong> ein oder f\u00fcgen Sie sie ein. Trennen Sie die Werte durch Leerzeichen, Zeilenumbr\u00fcche oder Semikolons \u2014 die Reihenfolge spielt keine Rolle, und Dezimalkommata (z. B. 15,5) werden akzeptiert.<\/li>\n<li>W\u00e4hlen Sie die <strong>Berechnungsbasis<\/strong>: \u201eStichprobe (korrigierte Sch\u00e4tzer)\u201c entspricht Excels SCHIEFE und KURT, SPSS, SAS und den meisten Statistikprogrammen; \u201ePopulation (Momentenformeln)\u201c verwendet die einfachen Momentkoeffizienten \\(g_1\\) und \\(g_2\\), geeignet, wenn Ihre Daten die gesamte Population darstellen.<\/li>\n<li>Lesen Sie die Ergebnisse ab: <strong>Schiefe<\/strong> (\\(g_1\\) oder \\(G_1\\)), <strong>Exzesskurtosis<\/strong> (\\(g_2\\) oder \\(G_2\\)) sowie eine <strong>Interpretation der Verteilungsform<\/strong>, die die Asymmetrie und das Gewicht der Verteilungsr\u00e4nder klassifiziert, zusammen mit einer Zusammenfassung von \\(n\\), Mittelwert und Standardabweichung.<\/li>\n<\/ol>\n<p>F\u00fcr Stichprobenstatistiken ben\u00f6tigen Sie mindestens 3 Werte f\u00fcr die Schiefe und 4 f\u00fcr die Kurtosis; wenn alle Werte identisch sind, sind beide Kennzahlen undefiniert, da die Varianz null ist.<\/p>\n<h2>Was Schiefe und Kurtosis \u00fcber Ihre Daten aussagen<\/h2>\n<p>Die Schiefe misst die <strong>Asymmetrie<\/strong> einer Verteilung. Ein Wert von 0 bedeutet, dass sich linke und rechte Seite der Verteilung wie ein Spiegelbild verhalten, wie bei der Normalverteilung (Glockenkurve). Positive Schiefe (l\u00e4ngerer rechter Rand) bedeutet, dass die meisten Werte am unteren Ende liegen, w\u00e4hrend einige gro\u00dfe Werte die Verteilung nach oben ziehen \u2014 Einkommen, Hauspreise und Wartezeiten sehen oft so aus. Negative Schiefe (l\u00e4ngerer linker Rand) ist das Spiegelbild: Die meisten Werte liegen hoch, wenige kleine Ausrei\u00dfer ziehen die Verteilung nach unten. In einer schiefen Verteilung wird der Mittelwert zum langen Rand hin gezogen, sodass er den \u201etypischen\u201c Wert nicht mehr repr\u00e4sentiert \u2014 <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/median-und-modus-rechner\/\">Median und Modus<\/a> werden aussagekr\u00e4ftiger.<\/p>\n<p>Die Kurtosis misst das <strong>Gewicht der Verteilungsr\u00e4nder<\/strong> \u2014 also wie wahrscheinlich extreme Werte im Vergleich zu einer Normalverteilung sind. Dieser Rechner liefert die <em>Exzess<\/em>kurtosis, also Kurtosis minus 3, sodass die Normalverteilung genau bei 0 liegt. Ein negativer Wert (<em>platykurtisch<\/em>) deutet auf eine flachere Verteilung mit d\u00fcnnen R\u00e4ndern hin, in denen Ausrei\u00dfer selten sind. Ein Wert nahe 0 (<em>mesokurtisch<\/em>) bedeutet ein Randgewicht \u00e4hnlich der Normal kurve. Ein positiver Wert (<em>leptokurtisch<\/em>) zeigt eine spitz zulaufende Verteilung mit dicken R\u00e4ndern: Extreme Ergebnisse treten h\u00e4ufiger auf, als es ein Normalmodell vorhersagen w\u00fcrde \u2014 ein typisches Merkmal von Finanzrenditen und vielen realen Datens\u00e4tzen.<\/p>\n<p>Zusammen ergeben die beiden Zahlen ein kompaktes Formprofil Ihrer Daten. Viele statistische Verfahren (t-Tests, Regression, <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/konfidenzintervall-rechner\/\">Konfidenzintervalle<\/a>) setzen ann\u00e4hernd normalverteilte Fehler voraus, und eine ausgepr\u00e4gte Schiefe oder Kurtosis ist ein Warnsignal, dass diese Annahme scheitern kann. Als grobe Faustregel f\u00fcr eine Ersteinsch\u00e4tzung gelten Werte innerhalb von \u00b11 f\u00fcr die Schiefe und innerhalb von \u00b10,5\u20131 f\u00fcr die Exzesskurtosis meist als akzeptabel; dieser Rechner verwendet die g\u00e4ngigen Schwellenwerte |Schiefe| &lt; 0,5 (symmetrisch), 0,5\u20131 (m\u00e4\u00dfig) und &gt; 1 (stark) sowie \u22120,5 \/ +0,5 f\u00fcr die Klassifikation der Kurtosis.<\/p>\n<h2>Annahmen, Grenzen und praktische Hinweise<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Stichprobe oder Population macht einen Unterschied.<\/strong> Die korrigierten Fisher\u2013Pearson-Sch\u00e4tzer gleichen die Verzerrung in kleinen Stichproben aus; bei sehr gro\u00dfen Datens\u00e4tzen konvergieren beide Ans\u00e4tze. Wenn Sie Ihre Ausgabe mit Excels SCHIEFE und KURT vergleichen, lassen Sie die Option \u201eStichprobe\u201c aktiviert.<\/li>\n<li><strong>Kleine Stichproben sind instabil.<\/strong> Schiefe und Kurtosis beruhen auf der dritten und vierten Potenz der Abweichungen, sodass ein einziger Ausrei\u00dfer sie dramatisch ver\u00e4ndern kann. Betrachten Sie Ergebnisse aus weniger als ca. 20 Datenpunkten nur als Hinweis.<\/li>\n<li><strong>Die Interpretation erfolgt relativ zur Normalverteilung.<\/strong> Die Bezeichnungen \u201esymmetrisch\u201c, \u201eplatykurtisch\u201c und \u201eleptokurtisch\u201c beschreiben die Form, nicht die Korrektheit \u2014 viele nat\u00fcrliche Prozesse sind durchaus legitim schief, z. B. die exponentiell \u00e4hnlichen Muster, die Sie mit dem <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/poisson-verteilung-rechner\/\">Poisson-Verteilungsrechner<\/a> erkunden k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Kombinieren Sie sie mit anderen Kennzahlen.<\/strong> Erg\u00e4nzen Sie die Formma\u00dfe um die <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/standardabweichung-rechner\/\">Standardabweichung<\/a>, die <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/varianz-rechner\/\">Varianz<\/a> und ein Histogramm Ihrer Daten, bevor Sie Schl\u00fcsse ziehen.<\/li>\n<li><strong>Schiefe erkennt nicht jede Abweichung von der Normalverteilung.<\/strong> Eine Verteilung kann perfekt symmetrisch sein (Schiefe = 0) und dennoch weit von normal entfernt \u2014 Kurtosis oder ein formaler Normalit\u00e4tstest deckt ab, was der Schiefe entgeht.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Geben Sie einen Datensatz ein und erhalten Sie sofort Schiefe und Exzesskurtosis \u2014 mit Stichproben- (Excel\/SPSS) oder Populationsformeln \u2014 plus eine Interpretation der Verteilungsform.<\/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":[32],"class_list":["post-726","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistik","tag-deskriptive-statistik"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/726","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=726"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/726\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2924,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/726\/revisions\/2924"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=726"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=726"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=726"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}