The coupling between objects along with other metrics, is used for evaluating the faults, vulnerabilities, and other quality
indicators in software systems, including open-source ones. It is known, that a coupling between objects value between one and four
is good. However, there are apps in Java for which the coupling between objects metric value at an app level is greater than four.
That is why, in our opinion, the above interval for coupling between objects needs to be clarified for the app level. To find the
recommended values for the coupling between objects mean of an app we have proposed to apply the confidence and prediction
intervals. A coupling between objects mean value of an app from the confidence interval is good since this interval indicates how
reliable the estimate is for all apps. A coupling between objects mean value higher than an upper bound of the prediction interval
may indicate that some classes are too tightly coupled with other ones in the app. We have estimated the confidence and prediction
intervals of the coupling between objects mean using normalizing transformations for the data sample from one hundred open-source
apps developed in Java hosted on GitHub. Comparison with the coupling between objects mean values of three popular open-source
apps developed in Java illustrate the applicability of the proposed quality indicators in the form of the confidence and prediction
intervals of the coupling between objects mean.
Зв'язування між об'єктами (ЗМО) разом з іншими метриками використовується для оцінювання помилок, уразливостей та
інших показників якості програмних систем, у тому числі з відкритим кодом. На рівні класу метрика зв'язування між об'єктами –
це кількість класів, пов’язаних із даним класом. На рівні застосунку цей показник визначає середню кількість класів, використаних
на клас. Відомо, що значення зв'язування між об'єктами від одного до чотирьох є добрим. Однак існують застосунки на Java, для
яких значення метрики зв'язування між об'єктами на рівні застосунку перевищує чотири, наприклад, три популярні програми з
відкритим кодом, розроблені на Java: FreeMind, jEdit і TuxGuitar. Тому, на нашу думку, наведений вище інтервал для зв'язування
між об'єктами потребує уточнення для рівня застосунку. Щоб знайти рекомендовані значення для середнього зв'язування між
об'єктами застосунку, ми запропонували застосувати довірчі та прогнозні інтервали. Середнє значення зв'язування між об'єктами
застосунку з довірчого інтервалу є добрим, оскільки цей інтервал вказує на те, наскільки достовірною є оцінка для всіх
застосунків. Середнє значення зв'язування між об'єктами вище верхньої межі інтервалу прогнозування може означати, що деякі
класи надто тісно пов’язані з іншими в застосунку. Ми оцінили довірчі та прогнозні інтервали середнього зв'язування між
об'єктами за допомогою нормалізуючих перетворень для вибірки даних зі ста застосунків з відкритим кодом, розроблених на Java,
розміщених на GitHub. Порівняння із середніми значеннями зв'язування між об'єктами трьох популярних додатків з відкритим
кодом, розроблених на Java, ілюструє застосовність запропонованих індикаторів якості у формі довірчих інтервалів і інтервалів
прогнозування середнього зв'язування між об'єктами.
