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@@ -52,7 +52,8 @@ Existen varios tipos de probabilidad, cada uno adecuado para diferentes contexto
 2. **Probabilidad empírica**: Se denomina también frecuentista porque se basa en experimentos reales y en observaciones. La probabilidad de un evento se determina observando la frecuencia con la que ocurre después de realizar muchas pruebas o experimentos. Por ejemplo, si al lanzar una moneda 100 veces, cae cara 55 veces, la probabilidad empírica de obtener cara sería de $\frac{55}{100} = 0.55$.
 3. **Probabilidad subjetiva**: Es una estimación basada en la creencia de una persona, a menudo sin base empírica sólida. Por ejemplo, un meteorólogo podría decir que hay un 70% de probabilidad de lluvia basándose en su experiencia e intuición, además de los datos disponibles.
 4. **Probabilidad condicional**: Es la probabilidad de que ocurra un evento $A$ dado que otro evento $B$ ya ha ocurrido. Se denota como $P(A|B)$. Es una de las probabilidades más estudiadas en el campo del Machine Learning, ya que de ella deriva el **teorema de Bayes**.
-5. **Probabilidad conjunta**: Es la probabilidad de que ocurran dos o más eventos simultáneamente. Se denota como $P(A \cap B)$.
+5. **Probabilidad conjunta**: Es la probabilidad de que ocurran dos o más eventos simultáneamente. En caso de dos sucesos se denota como $P(A \cap B)$. En el caso de n sucesos, se denota como $P(A_1 \cap A_2 \cap \dots \cap A_n)$.
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 Estos tipos de probabilidad permiten abordar diferentes situaciones y problemas en el campo de la estadística y de la probabilidad, y son fundamentales en muchas aplicaciones, incluyendo la toma de decisiones, el Machine Learning y la investigación científica.