R 生成35个自变量，100的样本数据的有偏连续数据集，变量之间相关性设置为0.85

可以使用以下代码生成符合要求的数据集：

library(MASS)

# 生成35个自变量
X <- matrix(rnorm(35*100), ncol = 35)

# 设置变量之间相关性为0.85
Sigma <- matrix(0.85, nrow = 35, ncol = 35)
diag(Sigma) <- 1

# 生成有偏数据集
Y <- mvrnorm(100, mu = X %*% rep(1, 35), Sigma = Sigma)

上述代码中，我们使用了 `MASS` 包中的函数 `mvrnorm()` 生成符合多元正态分布的数据。其中，参数 `mu` 表示均值向量，我们使用 $35$ 个自变量的和作为均值；参数 `Sigma` 表示协方差矩阵，我们设置为每个变量之间的相关系数都为 $0.85$，并且对角线上的元素为 $1$，表示每个变量的方差为 $1$。最后，我们生成了 $100$ 个样本数据。