这是我试过的。我已经玩了很长时间，但不知道我做错了什么。有人能帮助我识别我没有看到的东西吗？
我试图创建1,000个样本，每个样本包含两个变量，其中一个变量与另一个变量相关，r=0.85（或者我指定的任何相关性）。我并不真正理解Bucky分解，所以我假设问题出在这一步的某个地方。

# Create random normal bivariate data with r=0.85
rng = np.random.default_rng(0)
correlation = 0.85
corr_matrix = np.array([[1, correlation], [correlation, 1]])
L = np.linalg.cholesky(corr_matrix)
n = 1000
random_data = rng.normal(size=(n, 2))
synthetic_data = np.dot(random_data, L)

# Check the correlation
r = stats.pearsonr(synthetic_data.T[0], synthetic_data.T[1])[0]

# r computes to 0.646.

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