diff --git a/skripta.pdf b/skripta.pdf
index 9bd0494..5179bc3 100644
Binary files a/skripta.pdf and b/skripta.pdf differ
diff --git a/stochasticke-nerovnosti.tex b/stochasticke-nerovnosti.tex
index ee93943..7f18045 100644
--- a/stochasticke-nerovnosti.tex
+++ b/stochasticke-nerovnosti.tex
@@ -14,7 +14,7 @@ V této kapitole budeme studovat užitečné nerovnosti, které budeme moci apli
 	Potom pro $\varepsilon > 0$ máme, že pravděpodobnost
 	$$ P[X \geq \varepsilon] = \int_{\{\omega\in\Omega: X(\omega) \geq \varepsilon\}} dP(\omega) \leq \int_{\{\omega \in \Omega: X(\omega) \geq \varepsilon\}} \frac{X(\omega)}{\varepsilon} dP(\omega) \leq $$
 	$$ \int_\Omega \frac{X(\omega)}{\varepsilon} dP(\omega) = \frac{1}{\varepsilon} \int_\Omega X(\omega)dP(\omega) = \frac{\E X}{\varepsilon},$$
-	kde první nerovnost 
+	kde první nerovnost platí díky tomu, že $X(\omega) > \varepsilon$ a tedy $\frac{X(\omega)}{\varepsilon} > 1$. 
 \end{proof}
 
 \begin{corollary}[Zobecněná Markovova nerovnost]