diff --git a/pointprocesses/exercises/pointprocesses03.tex b/pointprocesses/exercises/pointprocesses03.tex
index 2944430..31bb760 100644
--- a/pointprocesses/exercises/pointprocesses03.tex
+++ b/pointprocesses/exercises/pointprocesses03.tex
@@ -15,7 +15,7 @@
 \else
 \newcommand{\stitle}{}
 \fi
-\header{{\bfseries\large \"Ubung 8\stitle}}{{\bfseries\large Punktprozesse}}{{\bfseries\large 6. Dezember, 2016}}
+\header{{\bfseries\large \"Ubung 8\stitle}}{{\bfseries\large Spiketrain Analyse}}{{\bfseries\large 6. Dezember, 2016}}
 \firstpagefooter{Prof. Dr. Jan Benda}{Phone: 29 74573}{Email:
 jan.benda@uni-tuebingen.de}
 \runningfooter{}{\thepage}{}
@@ -107,14 +107,15 @@ jan.benda@uni-tuebingen.de}
 
     Annotiere die Plots mit dem Mittelwert, der
     Standardabweichung, und dem Variationskoeffizienten der
-    Interspikeintervalle sowie der mittleren Feuerrate.
+    Interspikeintervalle, sowie der mittleren Feuerrate.
 
     \part Vergleiche die ISI-Histogramme mit der ISI Verteilung eines Poisson Prozesses
     der Rate $\lambda$:
     \[ p(T) = \lambda e^{-\lambda T} \; .\]
 
-    \part Erstelle Return-Maps, also jedes Interspike-Intervall $T_{i+1}$ gegen
-    das vorherige Intervall $T_i$ geplottet.
+    \part Erstelle Return-Maps f\"ur die drei Spiketrains, also jedes
+    Interspike-Intervall $T_{i+1}$ gegen das vorherige Intervall $T_i$
+    geplottet.
   
     \part Schreibe eine Funktion, die die seriellen Korrelationen der
     Interspikeintervalle f\"ur Lags bis zu \code{maxlag} berechnet und
@@ -145,12 +146,12 @@ jan.benda@uni-tuebingen.de}
   Aufgaben \"uberpr\"ufen k\"onnen.
 
   Ein homogener Poisson Prozess mit der Rate $\lambda$ (gemessen in
-  Hertz) ist ein Punktprozess, bei dem die Wahrschienlichkeit eines
+  Hertz) ist ein Punktprozess, bei dem die Wahrscheinlichkeit eines
   Ereignisses unabh\"angig von der Zeit $t$ und unabh\"angig von
   vorherigen Ereignissen ist.  Wenn wir die Zeitachse in kleine Bins
   der Breite $\Delta t$ einteilen, dann ist
   \[ P = \lambda \cdot \Delta t \]
-  die Wahrscheinlichkeit $P$ innerhalb eines Bins ein Ereignis (``spike'')
+  die Wahrscheinlichkeit innerhalb eines Bins ein Ereignis (``spike'')
   zu erhalten. $\Delta t$ muss daf\"ur klein genug sein, so dass $P<0.1$.
   \begin{parts}