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Co-authored-by: Tomás Esteves <[email protected]>

content/pe/0002-variaveis-aleatorias.md

@@ -240,8 +240,8 @@ As funções mais que relevantes que nos dão informações sobre VA's são:
 
   - $V(X) \geq 0$;
   - $V(X) = 0 \Leftrightarrow X$ constante;
-  - $V(aX+b) = a^2V(x)$, para $a,b \in \R$.
-  - $V(X^2) = E([X^2]^2) - [E^2(X)]^2 = E(X^4) - E(X)^4$;
+  - $V(aX+b) = a^2V(x)$, para $a,b \in \R$;
+  - $V(X^2) = E([X^2]^2) - [E^2(X)]^2 = E(X^4) - E(X)^4$.
 
   Esta função dá-nos uma medida de divergência em relação ao valor esperado (ao centro).
 

content/pe/0003-va-discretas.md

@@ -24,7 +24,7 @@ Damos o nome de **prova de Bernoulli** a qualquer experiência aleatória cujo e
 :::warning[Sucesso pode ser mau!]
 
 Enquanto que estamos habituados a associar sucesso a coisas boas e insucesso a coisas más, neste caso, o sucesso deve ser entendido apenas como **aquilo que queremos modelar**.  
-Sendo assim, por exemplo, se considerarmos a EA que verifica se o ecrã de um telemóvel se parte no primeiro ano de uso, o sucesso será "o ecrã partiu-se".  
+Sendo assim, por exemplo, se considerarmos a Experiência $A$ que verifica se o ecrã de um telemóvel se parte no primeiro ano de uso, o sucesso será "o ecrã partiu-se".  
 Claro que dada uma Prova de Bernoulli $A$, podemos sempre considerar a experiência aleatória contrária $B$, e, nesse caso, o sucesso de $B$ será o insucesso de $A$ e vice-versa.
 Podemos aproveitar-nos disto à vontade, desde que tenhamos em atenção que o sucesso da prova de Bernoulli e o que queremos medir com a VA sejam coerentes.