diff --git a/zusammenfassung/zusammenfassung.md b/zusammenfassung/zusammenfassung.md
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 |Skalenniveaus|![Skalenniveaus](bilder/skalenniveaus.png)|
 |Mittelwert|Summe aller Werte dividiert durch die Anzahl von Werten. $$\huge \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$$|
 |Median|Mittlerer Wert der sortierten Liste. $$\huge \text{Median} = \begin{cases}x_{\left(\frac{n+1}{2}\right)}, & \text{wenn } n \text{ ungerade ist} \\ \\ \frac{x_{\left(\frac{n}{2}\right)} + x_{\left(\frac{n}{2}+1\right)}}{2}, & \text{wenn } n \text{ gerade ist}\end{cases}$$|
-|Varianz|$$\displaystyle\huge Varianz = s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2    }{n - 1}$$|
-|Standardabweichung|$$\displaystyle\huge Standardabbwichung = s = \sqrt{Varianz}$$|
-| Mittlere Absolute Abweichung | $$\displaystyle\huge \text{Mittlere Absolute Abweichung} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \lvert x_i - \bar{x} \rvert}{n - 1}$$ |
+|Varianz|$$\huge Varianz = s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2    }{n - 1}$$|
+|Standardabweichung|$$\huge Standardabbwichung = s = \sqrt{Varianz}$$|
+| Mittlere Absolute Abweichung | $$\huge \text{Mittlere Absolute Abweichung} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \lvert x_i - \bar{x} \rvert}{n - 1}$$ |
 ## Lineare Regression
 ## Klassifikation
 ## Unsupervised Learning Clustering
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