度量所有的三维
已经确定传统的度量方法缺少准确估计软件规模的三维中的两维，下一步的就是确定一种能合并所有三维的度量方法或者度量方法集合。预测性对象点，本文的主题，综合了最近文献中出现的几种度量面向对象的软件的方法。他们是所有关于软件系统面向对象分析和设计的度量方法。这些方法度量项目面向的最重要方面～开发的类，类的方法和类的方法对系统其他部分的作用。他们也联合度量拟定类结构的广度和深度。包含在POPs计算的度量方法有：
顶层类数（Number of Top Level Classes TLC ）
每类的加权平均方法数（Average Number of Weighted Methods per Class WMC）
平均继承树深度（Average Depth of Inheritance Tree DIT ）
平均每基类的子类数（Average Number of Children per Base Class NOC）
下面接着是描述上面的每一种度量并介绍他们在POPs 度量方法中为什么重要。
顶层类数 (TLC)
这个度量是计算类图中根部的类的多少，其他所有的类都是继承他们。因为POPs计算带有预测目的，所以能分析系统的顶层信息非常重要。顶层类数和NOC、DIT能提供估计面向对象系统广度和深度的计算基础。这就添加了通过继承重用的度量维到POPs计算。
每类的加权平均方法数(WMC)
这是每类的方法平均数，每个方法要通过根据方法的类别，方法影响的属性数和方法提供给系统的服务数确定的复杂性不同进行加权。这是POPs 计算的核心。调查显示在决定面向对象度量方法对规模估计适合性方面有两个冲突的思想学派（记住，这个规模要联系工作量和生产力）一个是不同的对象总数（the total number of distinct objects）计算[10], [11]。另外一个用每对象类平均加权的方法数(WMC) [4], [12], [9], [16]。虽然对象数被称为一种工作量估计的好方法，但我偏好于WMC是由于以下几方面原因：
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