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.

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 r2 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 r2, 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)from datos))as x_menos_promedio, (y-(select avg(y)from datos))as y_menos_promedio, pow((x-(select avg(x)from datos)),2) as elevado from datos;

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..

> create view B as select

((sum((x_menos_promedio)*(y_menos_promedio)))/sum(elevado))b from herramientas_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:

select avg(datos.y)-((B.b)*avg(datos.x)) from datos,b.

Ahora se crea a siguiente vista la cual servirá para calcular r2 tanto de a como de b.

create view herramientas_obetener asselect sum(x_menos_promedio*y_menos_promedio) as X_x_Y,

sum(elevado) as x_elevado from herramientas_B

Las siguientes dos vistas son fundamentales junto con la anterior para calcular r2

create view 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 r2 gracias a la siguiente sentencia SQL

> select (xy_elevado2/(sum(x_menos_promedio_elevado2)*sum(y_menos_promedio_elevado2)))

as r_cuadrado from 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 Y23,68 92,19546,47 105,028

Segundos dos puntos

X Y37 46

68,679 71,092

Terceros dos puntos

X Y24 21

252,14 159,28

1.3.- Establecer para todas las rectas la calidad del ajuste mediante r2.

r2 Para los primeros dos puntos es =1

r2 Para los siguientes dos puntos es =1

r2 Para los terceros dos puntos es =1