Коэффициент Пирсона, основанный на критерии "хи-квадрат", используется для оценки силы связи между двумя категориальными переменными. Давайте разберем формулы, представленные в вашем вопросе, и выясним, какая из них верная.

Для начала, определим, что такое χ² (хи-квадрат). Это статистический критерий, который позволяет проверить гипотезу о независимости переменных. Он рассчитывается по формуле:

• χ² = Σ((O - E)² / E),

где O - наблюдаемые частоты, E - ожидаемые частоты.

Теперь перейдем к вариантам ответов:

1. a. K(илиC) = √(χ² / (n × min(c-1, r - 1))) - этот вариант выглядит корректным, так как он включает в себя n (общее количество наблюдений) и учитывает минимальное значение между (c-1) и (r-1), что является правильным подходом для расчета коэффициента.
2. b. T = √(χ² / (n(c-1)(r-1))) - здесь формула немного некорректна, так как в знаменателе отсутствует деление на n, а также нет учета минимума между (c-1) и (r-1).
3. c. P = √(χ² / (χ² + n)) - этот вариант также неверен, так как он не соответствует стандартной формуле для расчета коэффициента Пирсона.

Таким образом, правильный ответ – это a. K(илиC) = √(χ² / (n × min(c-1, r - 1))). Эта формула корректно отражает процесс расчета коэффициента Пирсона на основе критерия "хи-квадрат".