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En muchas situaciones suele ser conveniente generar un conjunto de variables con una correlación deseada. Algunos paquetes ofrecen medios para este fin de producir fake data ; pero también es perfectamente posible obtenerlas a través de métodos como la factorización (descomposicion) de Cholesky o la Descomposicion del Valor Singular (SVD: Singular Value Decomposition ). En el paquete de base de R existen funciones para hacer estos cálculos. La factorización de Cholesky, es un método con el que una matriz definida positiva y simetrica, es descompuesta en el producto de dos matrices triangulares (triangular inferior o superior) A = LL' (L es una matriz triangular inferior) A = U'U (U es una matriz triangular superior) siendo U' la traspuesta de U Mientras que la SVD (descomposición de valor singular) es una factorización de la forma: A = UΣV , la cuál generaliza la descomposición de autovalores. La implementación consiste simplemente en obtener el producto entre un vector