diff --git a/zusammenfassung/zusammenfassung.md b/zusammenfassung/zusammenfassung.md
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 |Stetige Merkmale|<ul><li>Belibigen Wert innerhalb eines Intervalls</li><li>Unendlich viele Ausprägungen</li><li>Beispiele<ul><li>Strekenlänge</li><li>Zeitintervalle</li><li>Gewicht</li></ul></li></ul>|
 |Diskrete Merkmale|<ul><li>Endliche Anzahl Ausprägungen</li><li>Menge ist zählbar</li><li>Beispiele <ul><li>Schulnoten</li><li>Haarfarben</li><li>Geschlechter</li><li>Anzahl Teilnehmer eines Sportanlasses</li></ul></li></ul>|
 |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 $$\huge \text{Median} = \begin{cases}x_{\left(\frac{n+1}{2}\right)}, & \text{wenn } n \text{ ungerade ist} \\ \\ \frac{x_{\left(\frac{n}{2}\right)} + x_{\left(\frac{n}{2}+1\right)}}{2}, & \text{wenn } n \text{ gerade ist}\end{cases}$$|
+|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||
+|Mittlere Absolute Abweichung||
 ## Lineare Regression
 ## Klassifikation
 ## Unsupervised Learning Clustering
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