diff --git a/cheatsheet/cheatsheet.tex b/cheatsheet/cheatsheet.tex
index 68fa794..3cac005 100644
--- a/cheatsheet/cheatsheet.tex
+++ b/cheatsheet/cheatsheet.tex
@@ -85,7 +85,7 @@
 		\textbf{Standardabweichung:} $s = \sqrt{s^2}$
 		\subsection{Diskrete Zufallsvariablen}
 		\textbf{Erwartungswert:} $\mu=E(X)=\sum_{i=1}^{n}x_i \cdot P(X=x_i)$\\
-		\textbf{Varianz:} $\sigma=Var(X)=\sum_{i=1}^{n} (x_i-\mu)^2 \cdot P(X=x_i)$\\
+		\textbf{Varianz:} $\sigma^2=Var(X)=\sum_{i=1}^{n} (x_i-\mu)^2 \cdot P(X=x_i)$\\
 		\textbf{Kovarianz:} $cov(X,Y)=(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i\cdot y_i))- (\bar{x}-\bar{y}) $\\
 		\textbf{Korrelation:} $r_{X,Y}=\frac{cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y}$
 		\subsection{Verteilungen}
@@ -224,7 +224,7 @@
 		\underline{Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test:}
 		$H_0: E(R_+) = E(R_-)$\\
 		1. Alle $d_i=x_i-y_i$ berechnen\\
-		2. Allen $|d_i|$ einen Rang zuweisen
+		2. Allen $|d_i|$ einen Rang zuweisen\\
 		3. Rangsummen berechnen für $d_i < 0 (R_-)$ und $d_i > 0 (R_+)$\\
 		4. IF $n \geq 20$:\\
 		$E(R_+)=\frac{n(n+1)}{4}$\\
@@ -243,7 +243,8 @@
 		$h_i$ beobachtete Häufigkeit\\
 		$e_i$ angenommene Häufigkeit\\
 		Voraussetzung: $e_i\geq5$\\
-		$S_{beob}=\sum_{i=1}^{r}\frac{(h_i-e_i)^2}{e_i}$, $S \sim \chi^2(r-1)$
+		$S_{beob}=\sum_{i=1}^{r}\frac{(h_i-e_i)^2}{e_i}$, $S \sim \chi^2(r-1)$\\
+		$S_{krit}=\chi^2_{r-1}$
 		\subsection{$\chi^2$ Unabhängigkeitstest}
 		$H_0:$ Merkmale unabhängig,\\
 		$H_1:$ Merkmale abhängig\\
@@ -269,13 +270,13 @@
 		\end{array}$\\
 		mit $\hat{e}_{i,j} = \frac{h_{i,\bullet} \cdot h_{\bullet, j}}{n}$\\
 		3. 
-		$\chi^2_{beob}= \sum_{j=1}^{r}\sum_{i=1}^{m}\frac{(h_{ij}-\hat{e}_{ij)}}{\hat{e}_{ij}}$\\
+		$\chi^2_{beob}= \sum_{j=1}^{r}\sum_{i=1}^{m}\frac{(h_{ij}-\hat{e}_{ij})^2}{\hat{e}_{ij}}$\\
 		4. $\chi^2_{krit}=\chi^2((r-1) \cdot (m-1))$
 		\section{Varianzanalyse}
 		\subsection{1-Faktor ohne MW}
 		$H_0: \mu_1=\mu_2=...=\mu_n$\\
 		$H_1: \mu_i \neq \mu_j$ (min. 1 Fall)\\
-		$n$ VP, $m$ Gruppen\\
+		$m$ Gruppen mit je $n$ VP\\
 		1. $M_i=\bar{x}_i$ und $\hat{\sigma}^2_i$ berechnen\\
 		2. $M = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}M_i$ berechnen\\
 		3. Fehlervarianz: