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@@ -47,5 +47,15 @@ $\begin{align} F_{n} : \mathbb{R} & \to (0, 1)\\ x &\mapsto P_{n}(]-\infty, x[)
 > Les statistiques d'ordre, la loi empirique et la fonction de répartition empirique, donnent la même information sur les mesures.
 
 # IV - résumés numériques
+essentiellement : $\begin{cases} \text{localisation (espérance/moyenne)} \\ \text{dispersion (ecart type)} \end{cases}$
+
+espérance $\leftrightarrow$ moyenne empirique $\overline{X} = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^{n} x_{i} = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^{n}x_{i:n}$
+si on ajoute $\mu$ a chaque élément de $(x_1, \dots, x_{n})$ , la moyenne empirique est augmentée de $\mu$ (translation)
+
+dispersion : $s^{2} = \frac{1}{\color{darkorange}n-1} \sum\limits_{i = 1}^{n}(x_{i} - \overline{X})^{2}$
+ - so ces indicateurs marchent pour des lois normales (gaussiennes), mais il en faut d'autres pour d'autres lois
+ quantiles, médiane, 
+
 # V - graphiques
+
 # VI - échantillons catégoriels