Hüpoteesidest tuli esitada ka graafikuid. Arvutusgraafiline töö andis hea ülevaate programmi Exceli kasutusest – kui palju see lihtsustab arvkarakteristikute leidmist ja erinevate graafikute tegemist. Ilma selleta võtaks sarnase töö tegemine palju rohkem aega. 13. /14.Statistilised meetodid ja mudelid ning nende rakendamine toidutehnika valdkonnas. Praktilised näited. Statistilisi meetodeid ja mudeleid saab kasutada peaaegu igalpool, nii ka toidutehnikas. Statistilised meetoditega saab anda hea ülevaate näiteks toidu tootmise vallas, sellest saab omakorda teha järeldusi, kuidas inimesed on antud toote vastu võtnud. Toitude ja jookide valmistamisega tegelevate firmade igapäeva ellu kuulub kindlasti tootearendus. Selleks, et turul püsida, mõeldakse välja uusi tooteid või siis täiustatakse vanu, et ikka ja jälle millegi huvitavaga ostajate huviorbiidis olla. Selleks, et aru saada, kas antud toodet on kasulik turul
Leidsin ka lineaarse regressioonimudeli y=6,3 – 1,4x. Seejärel leidsin mudeli parameetrite hinnangud b0 ja b1 ja nende usaldusvahemikud. Kontrollisin mudeli adekvaatsust ning selgus, et mudel on adekvaatne ja katseandmetega kooskõlas. Samuti arvutasin kolme punkti prognoositavad väljundid mudeli jaoks ning nende usaldusvahemikud. Osa C 13./14. Statistilisi meetodeid kasutatakse pea kõigis eluvaldkondades, seal hulgas ka toidutehnikas. Näiteks saab statistikat kasutades teha järeldusi, millised tooted on inimeste lemmikud või kuidas uusi tooteid turul vastu võetakse. Selleks kogutakse teadud aja jooksul andmeid, kui palju inimesed vaadeldavaid tooteid ostavad ning neid analüüsides tehakse järeldusi, millised tooted erinevates tootegruppides on kõige populaarsemad Sellised andmed on väga kasulikud tootjale, kes nende põhjal saab otsustada, kas tema toode on õnnestunud või tuleb müügiedu
annaabi.ee 
