为了分析不同输入变量(年龄和收入)对输出变量(幸福感)的影响，我们可以利用一些统计和机器学习方法。以下是一些可参考方法：

1. 相关分析。
首先，可以计算年龄(X1)和收入(X2)与幸福感(Y)之间的相关系数。相关系数的大小范围是[-1,1]，其绝对值越接近于1，说明变量之间的线性关系越强。正相关表示随着一个变量增加另一个变量也会增加，负相关表示随着一个变量增加另一个变量会减少。

2. 回归分析。
通过回归分析，我们可以建立一个线性回归模型，用来预测Y的值。这个模型可以表示为Y = a0 + a1 * X1 + a2 * X2，其中a0, a1, a2都是模型的系数。我们可以通过最小化预测值和实际值之间的误差来拟合这个模型。拟合完毕后，我们可以观察a1和a2的符号（正或负）和大小，以此来判断X1和X2对Y的影响。

3. 可视化。
另一种更直观的方法是绘制散点图。我们可以绘制两张图，一张是X1和Y之间的散点图，一张是X2和Y之间的散点图。通过观察图中数据点的分布情况，我们可以直观地看到X1和X2与Y之间的关系。

这些方法可以帮助我们对数据进行初步的分析，了解变量之间的关系。但需要注意的是，我们还需要进一步检验这些结果的显著性和可
给定一个数据集，分析不同的输入变量对输出的影响。
输入：
数据集：
X1：年龄
X2：收入
Y：幸福感