7+ (25%)
0->1 (29%)
9%
13%
7%
2->3 (23%)
7%
10%
6%
22% 低
45% 平均
圖4 例子的復雜性分配
圖5 類的層次信息
最后我們用所有得到的輸入進行一個POPs計算，如圖6所示。雖然這個例子是采用的一個已經完成的項目，也可以用早在分析階段的工作產品進行一個相類似的分析。當用例分析已經完成的時候，應該包含有用的動作者，他們的行為和初步的類結構，從這些可以近似地推出其他參數。
POPs展望
研究到今天，我們已經得到一個度量方法和計算過程，我們目前收集研究的數據，提供了面向對象度量和工作量之間的相互關系。但我們還有些問題需要克服。首先，無論如何我們研究的數據沒有完全覆蓋所有軟件類型和現行的技術。我們需要收集另外的數據，并繼續修正我們的最初結果。我們也需要填補早在分析時有的工作產品和POPs計算所需的工作產品之間差距。為了簡化估計過程，下一步我們要開始研究用例圖(或其他用例工作產品)和POPs的直接關系。最終，一旦項目完成，我們要能自動計算POPs，這非常重要。如果想對一個組織的現有度量方法的校準(改變)，一個必須接受的最大的障礙是任何一種新的規模度量方法是否能自動計算。自動計算能使得pops很容易進入存在有歷史數據的領域。
延伸閱讀
文章來源于領測軟件測試網 http://www.kjueaiud.com/
