Este documento describe cómo usar el programa Tracker para capturar puntos X e Y de un video y crear una nube de puntos. Luego explica cómo usar sentencias SQL para calcular los parámetros de regresión lineal a, b y r2 a partir de los datos en una base de datos. También establece tres rectas alternativas mediante la selección de pares de puntos y calcula el coeficiente de determinación r2 para cada recta.

1. Uso de programa tracker:
Para comenzar esta actividad se debe de tener en cuenta el programa Tracker, el cual nos
servira para capturar los puntos X e Y desde un video con formato .avi. los que nos serviran
para la nube de puntos que posteriormente se utilizara para ingresarlo a la base de datos.
Ahí que tener en cuanta la configuracion previa de dicho programa:
Cargar el video con el formato correcto.
Inserter los ejes x,y en el plano
Luego se debe de insertar una masa,e inicuar una trayectoria automatica.
Configurar con el asistente
Ahora solo hace falta copiar nos datos de las columnas x,y en alguna hoja de cálculos Excel, o
cualquier otro programa ofimático.

2. La base de datos la cual contendrá los puntos X e Y se le llamara “datos”, todos los datos
ingresados serán de tipo double, ya que son decimales, ahora se mostrara la base de datos
solo con 10 columnas, puesto que la cantidad de datos asciende a los 724 datos.
Para los cálculos de a, b y se habrá de ocupar las siguientes vistas :
Teniendo los datos ya ingresados en nuestra base de datos se empezara a crear las
sentencias que servirán para calcular a, b y , empezaremos creando la vista herramientas_b,
donde se crearan las columnas x_menos_pomedio,y_menos_promedio y elevado las cuales
nos servirán para posteriormente calcular b
 create view herramientas_B as
select
(x-(select avg(x)fromdatos))as x_menos_promedio,
(y-(selectavg(y)from datos))as y_menos_promedio,
pow((x-(select avg(x)from datos)),2) as elevado
from datos;

3. Para calcular b se utilizo la siguiente sentencia derivada de la vista anteriormente planteada,
además se la agrego a una vista llamada b con la cual la podremos ver cada ves que
queramos sin tener la necesidad de escribirla nuevamente..
>createview B as
select
((sum((x_menos_promedio)*(y_menos_promedio)))/sum(elevado))b
fromherramientas_B
Ya teniendo calculada a ecuación de b por medio de sentencias SQl, ahora nos dirigimos a
calcular a, esta se obtiene por medio de la siguiente formula matemática…..la cual la
llevaremos a cabo gracias a la sentencia SQl siguiente:
selectavg(datos.y)-((B.b)*avg(datos.x)) from datos,b.
Ahora se crea a siguiente vista la cual servirá para calcular tanto de a como de b.
 createviewherramientas_obetener as
select sum(x_menos_promedio*y_menos_promedio) as X_x_Y,
sum(elevado) as x_elevado
fromherramientas_B
Las siguientes dos vistas son fundamentales junto con la anterior para calcular

4.  createview herramientas_obetener_r2a as
select sum(x_menos_promedio*y_menos_promedio) as X_x_Y,
sum(elevado) as x_elevado
 CREATE VIEW herramientas_obetener_r2b AS
SELECT POW(b.X_x_Y,2) AS xy_elevado2,
POW(hb.x_menos_promedio,2) AS x_menos_promedio_elevado2,
POW(hb.y_menos_promedio,2) AS y_menos_promedio_elevado2
FROM herramientas_obetener_r2a AS b,herramientas_B AS hb;
Ahora recién se puede calcular gracias a la siguiente sentencia SQL
>select (xy_elevado2/(sum(x_menos_promedio_elevado2)
*sum(y_menos_promedio_elevado2)))
asr_cuadradofrom herramientas_obetener_r2b
esta sentencia anterior no da como resultado lo siguiente:
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1.2.- Establecer tres rectas alternativas a la establecida mediante mínimos cuadrados a partir
de inspección visual de la nube y la selección de dos puntos.
Primeros dos puntos
X Y
23,68 92,195
46,47 105,028
Segundos dos puntos
X Y
37 46
68,679 71,092
Terceros dos puntos
X Y
24 21
252,14 159,28
1.3.- Establecer para todas las rectas la calidad del ajuste mediante r2.

5. Para los primeros dos puntos es =1
Para los siguientes dos puntos es =1
Para los terceros dos puntos es =1