一个统计学的问题

1.
对于这个问题，最好的方法莫过于：聚类分析。
聚类分析是根据样本间的距离进行分类，分类的标准很多：有的按照阀值，有的按照已经规定好的分的类数；可以说该问题就是一个聚类晌州分析的典型应用；在统
计教材中介绍聚类分析的例题就是这种问题。
2.
除此之外，还可以将这个问题堪称寻找“异常点”的问题。统计学是有系统的理论来研究个体“变异”。这种点即为“离群点”宴拆蔽，对它需要判断是否是“异常点”，这里有几种常用的判别方法（但要注意，对它的判定往往要结合实际问题的需要进行的，统计学上对异常点的态度非常谨慎，不能御高随便去掉它）：看标准化残存、学生化残存；影响函数；Cook距离；WK统计量。
3.
提问中的解决方法本质上是考虑观察值跟数学期望的比值，如果过大那就说明这个点可能存在问题（这里设置了一个“阀值”作为挑选标准）。从线性回归的角度来看，数学期望就是最小二乘法下最好的常数估计，因此是线性回归的最简单情况。△X就是“残差”，△X/X类似于将它中心化，因为△X/X的数学期望是0，并且不受单位量纲的影响。此外，还有2中提到的方法。具体参见线性回归理论中回归诊断部分。
然而，最正统的方法同时也是目前最好的方法还是：聚类分析。

就是一个简单的回归问题，你是不懂题意还是不懂方法呢？
题意：研究居民的信用卡费用（或友裤者是透支额）的影响因素，共有三个变量：费用、收入、家庭人数
问题：
1.进行简单的统计分析
也就是均值-方差分析，说说均值、最大、最小值、方差 等
2.回归分析
分别建立以收入、人数为自变量，费用为因变量的OLS回归。纤纯书本上都应该有例题的。比较下哪个好，肯定是收入了。主要看拟合优度、F值、T值
3.建立 收入毁告咐、人数、费用的回归模型
4.利用你的回归模型 预测下三口之家收入为40000的信用卡费用
也即是代入回归方程就行了
5.考虑还需加入哪些变量加入回归方程更好
比如：可将收入细分、家庭人均消费支出、贷款额等等
参照书本例题吧