Tese apresentada ao Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo para obtenção do título de Doutor em Ciências. Maio, 2013.
Nesta tese de doutorado, apresentamos uma abordagem para a observação das métricas de código-fonte, estudando-as através de suas distribuições e associações, além de discutir as relações de causalidade e implicações práticas-gerenciais para monitoramento das mesmas. Em nossos estudos avaliamos a distribuição e correlações dos valores das métricas de 38 projetos de software livre, dentre os com mais contribuidores ativos em seus repositórios. Para tal, coletamos e analisamos os valores para cada métrica em mais de 344.872 classes e módulos dos projetos avaliados.