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こんにちは
「直線的に増加する」の意味をどう捉えるのかによっていろいろ考えられると思います。
以下に簡単な例をひとつ、ふたつ。
1)直線を y = 10 * x / 1000 と考えて、誤差分を乱数とするなら
y = 10 * x / 1000 + (1 - RAND()) * R (Rは適当な誤差制御係数)
とでもすれば、適当にバラついた直線的なデータを得られます。
ただし、漸増にはならないので「増加する」を「必ず前のデータより大きい」
という意味とすると、それには合致していません。
2)必ず「前のデータより大きい」ことを条件にするなら、
(目標値(=10)- 前のデータ) / (残りのデータ数)
が、増加の平均的期待値と考えて、これに乱数を乗じたものを前のデータに加えて、
y = 前のデータ + (10 - 前のデータ) / (残りのデータ数)* RAND() * R
のような漸化式的に次のデータを求めるようにすれば、漸増データになります。
こちらの場合は、途中で10になってしまうと、以降は10にしかなりませんけれど。
また、1)のデータを昇順に並べ替えても、2)のようなデータを得られますね。
※ どちらの場合も「0~10まで」という制限があるので、データとしては
MIN(MAX(値, 0), 10)
としておくことで、必ず0~10の値にすることができます。
他にも、それまでのデータから回帰式を求めながらブレさせるとか、いろいろな方法が考えられると思います。
添付図は、上記の例を簡略化して、データ数30として、散布図(=ヒストグラムではなく)
にしてみた一例です。
(グラフ1が1)、グラフ2が2)に対応)
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