개인프로젝트를 하는 중인데 머신러닝으로는 결과가 잘 안나와서 고전적인 통계방법으로 한 번 분석해보려 하는데 통계를 잘 몰라서 선생님들의 조언을 구하고자 합니다.


자료) 음식과 해당음식을 먹고 안좋았던 경험에 대한 자료인데,

음식A를 먹고 설사50% 구토20% 무증상30%

음식B를 먹고 어지러움30% 변비10% 무증상60%

음식C를 먹고 구역감10% 어지러움50% 무증상40%....

이런 자료들이 음식Z까지 있다고 가정했을 때, 


제가 하려는 건

무작위 음식 조합 예를 들어, 음식A, E, F, J를 먹고 설사가 날까 구토를 할까 아무일도 없을까? 를 예측해보고 싶습니다.


1. 혹시 이런 상황에 알맞는 통계적 분석 방법이 있을까요?? 머신러닝은 제가 데이터 모양 만들어서 넣어주면 되는데 고전적인 통계분석법은 제가 잘 몰라서 정형화된 방법이 없는지 궁금합니다.


2. 만약 음식A에 대한 사례는 10만건인데 D는 10건이라면 D는 유의성이 없을 것 같은데 이런 자료형에서 유의성을 판단하는 통계학적인 기준이나 유의성을 부여하는 방법이 있을까요??


용어 하나하나 안 풀어써주셔도 제가 최대한 용어같은거 찾아보면서 공부해서 이해해보겠습니다. 선생님들의 고견을 구합니다. 감사합니다(_ _)


제 통계 배경지식은 분산이 뭔지 표준편차가 뭔지 정도만 알고 있습니다.