耦合度模型公式根據不同的套用場景和領域有所不同。以下是幾種不同場景下的耦合度模型公式：
物理學和社會科學中的耦合度：
耦合度描述的是兩個或多個子系統之間通過相互作用而相互影響的程度。在物理學中，耦合度是衡量子系統間相互關聯程度的測量指標，耦合度越高，則子系統間關聯性越大，且向著有序方向發展；耦合度越低，則子系統間關聯性越小，且向著無序方向發展。
軟體工程中的耦合度：
耦合度在軟體工程中指的是某模組（類）與其他模組（類）之間的關聯、感知和依賴的程度。它是衡量代碼獨立性的一個指標，也是軟體工程設計及編碼質量評價的一個標準。
統計學中的耦合度模型：
耦合度C值的計算依賴於系統的個數和權重。計算公式為 \(T = \beta_1U_1 + \beta_2U_2 + \beta_3U_3 + \ldots\)，其中 \(\beta_1, \beta_2, \beta_3\) 等代表權重，這些值由專業知識而定。默認情況下，SPSSAU認為所有分析項的權重一致。耦合協調度的計算為 \(D = \sqrt{C \times T}\)。
基於內耦合和外耦合的耦合度模型：
耦合度可以表示為內耦合與外耦合的乘積。內耦合和外耦合分別衡量了屬性值和同樣有該屬性值的對象間的關係，以及這個屬性和其他屬性之間的關係。
綜上所述，耦合度模型公式的選擇和套用取決於研究領域和具體問題的需求。在物理學和社會科學中，耦合度強調子系統間的相互作用和影響；在軟體工程中，它關注於模組間的依賴性和獨立性；而在統計學中，耦合度模型則涉及到多個變數之間的權重和協調度計算。