Генерация выборки с фиксированными границами чисел и коэффициентов корреляции через итерацию

Для создания случайной выборки я могу использовать функцию random.normal(mu, sigma, 1000). Предположим, я хочу создать выборку для любых переменных (х)

x1 = np.random.normal(25, 5, 1000)
x2 = np.random.normal(30, 10, 1000)
x3 = np.random.normal(35, 8, 1000)
... x4 = np.random.normal)
.... х5 =np.random.normal()
хn ...np.random.normal()
Как я могу установить границы для каждой переменной, чтобы при нормальном распределении случайной выборки значения не превышали эти пределы ?! Для каждой переменной в отдельности.

Например (все сгенерированные значения являются целыми числами)

x1 = np.random.normal(25, 5, 1000)) установить минимальное значение 21, максимальное = 29
x2 = np.random.normal(30, 10, 1000)минимальное значение = 25, максимальное = 35
...
и выборка с такими значениями должна быть сгенерирована таким образом, чтобы переменные коррелировали с указанными коэффициентами, которые указаны. Я могу установить любые коэффициенты.

Например
from scipy import stats
stats.pearsonr (между х1 и х2 (по Пирсону) r = 0,82)
stats.pearsonr между х1 и 3 р = -0,60
... и так далее


Я указываю в списке корреляции между переменными
например лист в csv

x1-x2	x1-x3	…
0,82	0,64

Можно ли создать такие виртуальные данные?

0

Сообщение от psychologist установить границы для каждой переменной, чтобы при нормальном распределении случайной выборки значения не превышали эти пределы

P.S. Но здесь все значения типа float.

0

Garry Galler,
Полезное сообщение
А как сделать так, чтобы сгенерированные переменные коррелировали с заданным коэффициентом корреляции?

0