R 生成35个自变量，100的样本数据的有偏连续数据集，部分变量之间具有高的相关性

好的，对于您的问题，我可以提供一个简单的代码示例来生成这样的数据集。首先，我们可以使用以下代码生成35个自变量：

set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(3500), ncol = 35)

这个代码将会生成一个由35个自变量组成的矩阵，每个自变量有100个样本数据。我们使用 `rnorm` 函数生成标准正态分布的随机数，并使用 `set.seed` 函数指定一个种子，以便能够再现结果。

接下来，我们可以使用以下代码生成一个有偏的连续数据集：

y <- x[,1] + 2 * x[,2] + 3 * x[,3] + rnorm(100, sd = 0.5)

这个代码会将第一个自变量的加权系数设置为1，第二个自变量的加权系数设置为2，第三个自变量的加权系数设置为3。我们还添加了一个随机误差项，使用 `rnorm` 函数生成标准正态分布的随机数，并将标准差设置为0.5。

最后，我们可以使用以下代码为部分变量之间添加高相关性：

x[,4] <- x[,1] + rnorm(100, sd = 0.1)
x[,5] <- x[,2] + rnorm(100, sd = 0.1)
x[,6] <- x[,3] + rnorm(100, sd = 0.1)

这个代码将第一个、第二个和第三个自变量复制到第四个、第五个和第六个自变量中，并添加一些随机误差项，以确保它们之间具有一定的变化。

这样，我们就得到了一个有35个自变量、100个样本数据，部分变量之间具有高相关性的有偏连续数据集。希望这能回答您的问题。