PWGPP/pid/doeffKa.C

   1 #include"TF1.h"
   2 #include"TH1D.h"
   3 #include"TH2F.h"
   4 #include"TMath.h"
   5 #include"TSystem.h"
   6 #include"TCanvas.h"
   7 #include"TFile.h"
   8 #include"TGraphErrors.h"
   9 #include"AliPIDperfContainer.h"
  10
  11 int LoadLib();
  12 void doeffKaUser(Int_t pos,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  13 void doeffKa(Int_t pos=1,Float_t prob=0.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  14 TH2F *GetHistoKap(Float_t pt=1,Float_t ptM=1.1,Float_t pMinkp=0,Float_t pMinkn=0.,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  15 TH2F *GetHistoKan(Float_t pt=1,Float_t ptM=1.1,Float_t pMinkn=0,Float_t pMinkp=0.,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  16 void fit(TH1D *h,Float_t *a=NULL,char *opt="",char *opt2="",Float_t pt=1.5);
  17 void AddHisto(TH2F *h1,TH2F *h2,Float_t w);
  18 TH2F *GetHistoUser(Int_t pos=1,Float_t pt=1,Float_t ptM=1.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  19 TH2F *GetHistoPiUser(Int_t pos=1,Float_t pt=1,Float_t ptM=1.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  20 TH2F *GetHistoKaUser(Int_t pos=1,Float_t pt=1,Float_t ptM=1.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  21 TH2F *GetHistoPrUser(Int_t pos=1,Float_t pt=1,Float_t ptM=1.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  22
  23 TObject* fContPid1;
  24 TObject* fContPid2;
  25 TObject* fContUser1;
  26 TObject* fContUser2;
  27 const Int_t nBinPid = 14; // pt,eta, ptPip, ptPin, PPip, PPin, TOF3sigmaPip, TOF3sigmaPin, isPhiTrue, nsigmaPip, nsigmaPin
  28 // 0.985 < mass < 1.045 (60) and 0 < centrality < 100 (10)
  29 Int_t binPid[nBinPid] = {1/*ptPhi*/,8/*EtaPi*/,20/*pt+*/,20/*pt-*/,5/*P+*/,1/*P-*/,2/*TOFmatch+*/,2/*TOFmatch-*/,2/*istrue*/,4/*Nsigma+*/,4/*Nsigma-*/,1/*DeltaPhi+*/,1/*DeltaPhi-*/,1/*Psi*/};
  30 Float_t xmin[nBinPid] = {1,-0.8,0.3,0.3,0,0,-0.5,-0.5,-0.5,0,0,-TMath::Pi(),-TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2};
  31 Float_t xmax[nBinPid] = {5,0.8,4.3,4.3,1,1,1.5,1.5,1.5,7.5,7.5,TMath::Pi(),TMath::Pi(),TMath::Pi()/2};
  32
  33 TF1 *fsign;
  34 TF1 *fall;
  35 TF1 *fback;
  36
  37 Int_t ifunc=0;
  38
  39 Float_t fitmin = 0.99;
  40 Float_t fitmax = 1.045;
  41
  42 Int_t cmin = 1;// min 1
  43 Int_t cmax = 10;// max 10
  44
  45 Float_t weightS = -0.9;
  46
  47 Int_t rebinsize = 1;
  48
  49 Int_t parplotted = 2;
  50
  51 Bool_t isMC = kFALSE; // don't change this (is set automatically)
  52 Bool_t selectTrue = kTRUE; // put it to true to remove background (only for MC)
  53 Bool_t keepTrue = kFALSE; // put it to false to fit only background (only for MC)
  54
  55 Bool_t kGoodMatch = kFALSE; // to check good matching
  56
  57 Bool_t kSigma2vs3 = kFALSE; // to check good matching
  58 Bool_t kSigma2vs3TPC = kFALSE; // to check good matching
  59
  60 Bool_t require5sigma = kFALSE; // don't touch this flag
  61
  62 Bool_t bayesVsigma = kFALSE; // only to do checks
  63
  64 Bool_t kTOFmatch = kFALSE; // for combined PID requires TOF matching
  65
  66 Bool_t kOverAll = kFALSE;
  67 Bool_t kOverAllTOFmatch = kFALSE;
  68 Bool_t kOverAll2Sigma = kFALSE;
  69
  70 TH2F *hmatched;
  71 TH2F *htracked;
  72
  73 Bool_t kLoaded=kFALSE;
  74 int LoadLib(){
  75   weightS = -0.9;
  76
  77   require5sigma = kFALSE;
  78
  79   if(! kLoaded){
  80     gSystem->Load("libVMC.so");
  81     gSystem->Load("libPhysics.so");
  82     gSystem->Load("libTree.so");
  83     gSystem->Load("libMinuit.so");
  84     gSystem->Load("libSTEERBase.so");
  85     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  86     gSystem->Load("libAOD.so");
  87     gSystem->Load("libESD.so");
  88     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  89     gSystem->Load("libANALYSISalice.so");
  90     gSystem->Load("libCORRFW.so");
  91     gSystem->Load("libNetx.so");
  92     gSystem->Load("libPWGPPpid.so");
  93
  94     TFile *f = new TFile("AnalysisResults.root");
  95     TList *l = (TList *) f->Get("contPhiBayes1");
  96     TList *l2 = (TList *) f->Get("contPhiBayes2");
  97
  98     if(!(l && l2)) return 0;
  99
 100     fContPid1 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID");
 101     fContPid2 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID2");
 102     fContUser1 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contUserPID");
 103     fContUser2 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contUserPID2");
 104     hmatched = (TH2F *) l2->FindObject("hMatchKa");
 105     htracked = (TH2F *) l2->FindObject("hTrackingKa");
 106   }
 107   kLoaded = kTRUE;
 108
 109   // check if MC
 110   Float_t x[] = {xmin[0]+0.001,xmin[1]+0.001,xmin[2]+0.001,xmin[3]+0.001,xmin[4]+0.001,xmin[5]+0.001,xmin[6]+0.001,xmin[7]+0.001,1/*trueMC*/,xmin[9],xmin[10]};
 111   Float_t x2[] = {xmax[0],xmax[1],xmax[2],xmax[3],xmax[4],xmax[5],xmax[6],xmax[7],xmax[8],xmax[9],xmax[10]};
 112
 113   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 114   TH1D *h = tmp->GetQA(0, x, x2)->ProjectionX("checkMC");
 115
 116   if(h->GetEntries()) isMC = kTRUE;
 117   else isMC=kFALSE;
 118
 119   if(!isMC){
 120     selectTrue = kFALSE;
 121     keepTrue = kTRUE;
 122   }
 123   else{
 124     printf("MC truth found!!!!!!\nIt is MC!!!!!!");
 125   }
 126
 127   fsign = new TF1("fsign","[0]*TMath::Voigt(x-[1],[3],[2])*(x>0.987)*(x > 1.005 && x < 1.035 || [4])",fitmin,fitmax);
 128   fback = new TF1("fback","([0]*sqrt(x-0.987) + [1]*(x-0.987) + [2]*sqrt(x-0.987)*(x-0.987) +[3]*(x-0.987)*(x-0.987)+[4]*(x-0.987)*(x-0.987)*sqrt(x-0.987))*(x>0.987)",fitmin,fitmax);
 129   fall = new TF1("fall","([0]*TMath::Voigt(x-[1],[3],[2])*(x > 1.005 && x < 1.035 || [9]) + [4]*sqrt(x-0.987) + [5]*(x-0.987) + [6]*sqrt(x-0.987)*(x-0.987) +[7]*(x-0.987)*(x-0.987)+[8]*(x-0.987)*(x-0.987)*sqrt(x-0.987))*(x>0.987)",0.987,1.05);
 130
 131   if(isMC){
 132     fsign->SetParameter(4,0);
 133     fall->FixParameter(9,0);
 134   }
 135   else{
 136     fsign->SetParameter(4,1);
 137     fall->FixParameter(9,1);
 138   }
 139
 140   fsign->SetLineColor(2);
 141   fback->SetLineColor(4);
 142
 143   if(kSigma2vs3){
 144     kGoodMatch=kFALSE;
 145     kOverAll = 0;
 146   }
 147
 148   if(kSigma2vs3TPC){
 149     kGoodMatch=kFALSE;
 150     kOverAll = 0;
 151   }
 152
 153   if(bayesVsigma){
 154     kOverAll = 0;
 155     kGoodMatch=kFALSE;
 156     kSigma2vs3=kFALSE;
 157     kSigma2vs3TPC=kFALSE;
 158     kTOFmatch=kTRUE;
 159     weightS = -0.5;
 160   }
 161   if(kOverAll){
 162     weightS = -0.5;
 163   }
 164
 165   return 1;
 166 }
 167 void doeffKaUser(Int_t pos,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 168   Int_t nptbin = binPid[2];
 169   Float_t minptbin = xmin[2];
 170   Float_t maxptbin = xmax[2];
 171
 172   TCanvas *c1 = new TCanvas();
 173   c1->Divide((nptbin+1)/2,2);
 174
 175   Double_t xx[50],yyPi[50],yyKa[50],yyPr[50];
 176   Double_t exx[50],eyyPi[50],eyyKa[50],eyyPr[50];
 177
 178   TH2F *hh;
 179   TH1D *h;
 180
 181   Float_t b[100][3];
 182   Float_t bPi[100][3];
 183   Float_t bKa[100][3];
 184   Float_t bPr[100][3];
 185
 186   char name[100];
 187
 188   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 189     c1->cd(i+1);
 190     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 191     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 192
 193     xx[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 194     exx[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 195
 196     hh=GetHistoUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 197     sprintf(name,"all%i",i);
 198     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 199     Int_t ntrial = 0;
 200     Float_t chi2 = 10000;
 201     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 202       fit(h,b[i],"WW","",xx[i]);
 203       fit(h,b[i],"","",xx[i]);
 204       ntrial++;
 205       chi2 = b[i][2];
 206     }
 207     printf("%i) %f +/- %f\n",i,b[i][0],b[i][1]);
 208
 209     hh=GetHistoPiUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 210     sprintf(name,"pi%i",i);
 211     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 212     ntrial = 0;
 213     chi2 = 10000;
 214     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 215       fit(h,bPi[i],"WW","",xx[i]);
 216       fit(h,bPi[i],"","",xx[i]);
 217       ntrial++;
 218       chi2 = bPi[i][2];
 219     }
 220     printf("pi) %f +/- %f\n",bPi[i][0],bPi[i][1]);
 221
 222     hh=GetHistoKaUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 223     sprintf(name,"ka%i",i);
 224     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 225     ntrial = 0;
 226     chi2 = 10000;
 227     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 228       fit(h,bKa[i],"WW","",xx[i]);
 229       fit(h,bKa[i],"","",xx[i]);
 230       ntrial++;
 231       chi2 = bKa[i][2];
 232     }
 233     printf("ka) %f +/- %f\n",bKa[i][0],bKa[i][1]);
 234
 235     hh=GetHistoPrUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 236     sprintf(name,"pr%i",i);
 237     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 238     ntrial = 0;
 239     chi2 = 10000;
 240     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 241       fit(h,bPr[i],"WW","",xx[i]);
 242       fit(h,bPr[i],"","",xx[i]);
 243       ntrial++;
 244       chi2 = bPr[i][2];
 245     }
 246     printf("pr) %f +/- %f\n",bPr[i][0],bPr[i][1]);
 247
 248     yyPi[i] = bPi[i][0] / b[i][0];
 249     yyKa[i] = bKa[i][0] / b[i][0];
 250     yyPr[i] = bPr[i][0] / b[i][0];
 251
 252     eyyPi[i] = bPi[i][1]/bPi[i][0]*yyPi[i];
 253     eyyKa[i] = bKa[i][1]/bKa[i][0]*yyKa[i];
 254     eyyPr[i] = bPr[i][1]/bPr[i][0]*yyPr[i];
 255   }
 256
 257   /*TCanvas *c2 =*/ new TCanvas();
 258   TGraphErrors *gKa = new TGraphErrors(nptbin,xx,yyKa,exx,eyyKa);
 259   gKa->Draw("AP");
 260   gKa->SetLineColor(1);
 261   gKa->SetMarkerColor(1);
 262   gKa->SetMarkerStyle(21);
 263
 264   TGraphErrors *gPi = new TGraphErrors(nptbin,xx,yyPi,exx,eyyPi);
 265   gPi->Draw("P");
 266   gPi->SetLineColor(4);
 267   gPi->SetMarkerColor(4);
 268   gPi->SetMarkerStyle(20);
 269
 270   TGraphErrors *gPr = new TGraphErrors(nptbin,xx,yyPr,exx,eyyPr);
 271   gPr->Draw("P");
 272   gPr->SetLineColor(2);
 273   gPr->SetMarkerColor(2);
 274   gPr->SetMarkerStyle(22);
 275
 276   if(pos) sprintf(name,"phiUserAnalPos_%3.1f-%3.1f_%i-%i.root",etaminkp,etamaxkp,cmin,cmax);
 277   else sprintf(name,"phiUserAnalNeg_%3.1f-%3.1f_%i-%i.root",etaminkp,etamaxkp,cmin,cmax);
 278
 279   gPi->SetName("piSelected");
 280   gKa->SetName("kaSelected");
 281   gPr->SetName("prSelected");
 282
 283   TFile *fout = new TFile(name,"RECREATE");
 284   gPi->Write();
 285   gKa->Write();
 286   gPr->Write();
 287   fout->Close();
 288 }
 289
 290 TH2F *GetHistoUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 291   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 292   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,0.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 293   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,2.9999,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 294
 295   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 296   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 297
 298   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 299
 300   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 301   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 302
 303   return h;
 304
 305 }
 306
 307
 308 TH2F *GetHistoPiUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 309   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 310   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,1.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 311   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,1.0002,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 312
 313   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 314   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 315
 316   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 317
 318   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 319   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 320
 321   return h;
 322
 323 }
 324
 325
 326 TH2F *GetHistoKaUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 327   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 328   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,2.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 329   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,2.0002,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 330
 331   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 332   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 333
 334   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 335
 336   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 337   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 338
 339   return h;
 340
 341 }
 342
 343
 344 TH2F *GetHistoPrUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 345   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 346   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,3.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 347   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,3.0002,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 348
 349   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 350   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 351
 352   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 353
 354   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 355   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 356
 357   return h;
 358
 359 }
 360
 361
 362 void doeffKa(Int_t pos,Float_t prob,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 363   LoadLib();
 364   TH1D *hm = hmatched->ProjectionX("matchingKaEff",cmin,cmax);
 365   TH1D *ht = htracked->ProjectionX("tracking",cmin,cmax);
 366
 367   hm->GetYaxis()->SetTitle("TOF matching eff.");
 368   hm->SetTitle("Using probability as weights");
 369
 370   hm->Sumw2();
 371   ht->Sumw2();
 372
 373   hm->Divide(hm,ht,1,1,"B");
 374
 375
 376   Int_t nptbin = binPid[2];
 377   Float_t minptbin = xmin[2];
 378   Float_t maxptbin = xmax[2];
 379
 380   if(pos == 0){
 381     nptbin = binPid[3];
 382     minptbin = xmin[3];
 383     maxptbin = xmax[3];
 384   }
 385
 386   if(prob > 0.1999){
 387     kGoodMatch = kFALSE;
 388     kSigma2vs3 = kFALSE;
 389     kSigma2vs3TPC=kFALSE;
 390     if(! kOverAll) require5sigma = kTRUE;
 391     if(!isMC && !kOverAll) weightS = -0.9;
 392   }
 393
 394   TCanvas *c1 = new TCanvas();
 395   c1->Divide((nptbin+1)/2,2);
 396   TH2F *hh,*hh2;
 397   TH1D *h;
 398   char name[100];
 399   Float_t b[50][3];
 400
 401   Double_t xx[50],yy[50];
 402   Double_t exx[50],eyy[50];
 403
 404   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 405     c1->cd(i+1);//->SetLogy();
 406     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 407     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 408
 409     xx[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 410     exx[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 411
 412     Float_t pp=0.1;
 413     if(prob < 0.2) pp = 0.;
 414     if(pos) hh=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 415     else hh=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 416     sprintf(name,"TOF matched: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 417     hh->SetTitle(name);
 418     sprintf(name,"hNoPid%i",i);
 419
 420     pp=prob;
 421     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 422     if(pos) hh2=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 423     else hh2=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 424     AddHisto(hh,hh2,weightS);
 425
 426     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 427     h->RebinX(rebinsize);
 428     h->Draw("ERR");
 429     h->SetMarkerStyle(24);
 430     b[i][0]=-1;
 431     Int_t ntrial = 0;
 432     Float_t chi2 = 10000;
 433     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 434       fit(h,b[i],"WW","",xx[i]);
 435       c1->Update();
 436 //       getchar();
 437       fit(h,b[i],"","",xx[i]);
 438       ntrial++;
 439       chi2 = b[i][2];
 440       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 441       c1->Update();
 442 //       getchar();
 443
 444     }
 445
 446     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 447     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 448   }
 449
 450   TGraphErrors *gpar = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 451   c1->cd(8);
 452 //   gpar->Draw("AP");
 453   gpar->SetMarkerStyle(20);
 454
 455   TCanvas *c2 = new TCanvas();
 456   c2->Divide((nptbin+1)/2,2);
 457   Float_t b2[50][3];
 458
 459   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 460     c2->cd(i+1);
 461     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 462     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 463
 464     Float_t pp=prob;
 465     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 466     if(pos) hh=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 467     else hh=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 468     sprintf(name,"P_{TOF} > 0.8: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 469     hh->SetTitle(name);
 470     sprintf(name,"hPid60_%i",i);
 471     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 472     h->RebinX(rebinsize);
 473     h->Draw("ERR");
 474     h->SetMarkerStyle(24);
 475     b2[i][0]=-1;
 476     Int_t ntrial = 0;
 477     Float_t chi2 = 10000;
 478     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 479       fit(h,b2[i],"WW","");
 480       fit(h,b2[i],"","");
 481       ntrial++;
 482       chi2 = b2[i][2];
 483       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 484     }
 485     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 486     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 487
 488   }
 489
 490   TGraphErrors *gpar2 = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 491   c2->cd(8);
 492 //   gpar2->Draw("AP");
 493   gpar2->SetMarkerStyle(20);
 494
 495   Double_t xpt[50],expt[50],eff[50],efferr[50];
 496   for(Int_t i=0;i<nptbin;i++){
 497     printf("%f +/- %f -  %f +/- %f\n",b[i][0],b[i][1],b2[i][0],b2[i][1]);
 498
 499     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 500     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 501
 502     xpt[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 503     expt[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 504     eff[i] = b2[i][0]/(b[i][0]-b2[i][0]*weightS);
 505
 506     b[i][0] = b[i][0]-b2[i][0]*weightS;
 507
 508     efferr[i] = TMath::Sqrt(b[i][1]*b[i][1]/b[i][0]/b[i][0] + b2[i][1]*b2[i][1]/b2[i][0]/b2[i][0])*(b2[i][0]+b2[i][1])*(1+weightS*(b2[i][0]-b2[i][1])/b[i][0])/b[i][0];//*(1-eff[i]);//der2*der2*(b[i][1]*b[i][1] - b2[i][1]*b2[i][1]));
 509
 510     if(TMath::Abs(efferr[i]) > 1)efferr[i]=1;
 511   }
 512   new TCanvas();
 513   TGraphErrors *geff = new TGraphErrors(nptbin,xpt,eff,expt,efferr);
 514   geff->Draw("AP");
 515
 516   char flag[100];
 517   flag[0] = '\0';
 518
 519   if(isMC){
 520     if(selectTrue) sprintf(flag,"true");
 521     else if(!keepTrue) sprintf(flag,"back");
 522   }
 523
 524   char flag2[100];
 525   flag2[0] = '\0';
 526
 527   Bool_t kWriteME = kFALSE;
 528
 529   char etarange[100];
 530   sprintf(etarange,"_%.1f-%.1f_",etaminkp,etamaxkp);
 531
 532   if(kGoodMatch)
 533     sprintf(flag2,"GM");
 534
 535   if(bayesVsigma)
 536     sprintf(flag2,"BayesVsSigma");
 537
 538   if(kSigma2vs3)
 539     sprintf(flag2,"Sigma2vs3");
 540
 541   if(kSigma2vs3TPC)
 542     sprintf(flag2,"Sigma2vs3TPC");
 543
 544   if(kOverAll)
 545     sprintf(flag2,"OverAll");
 546   if(kOverAllTOFmatch)
 547     sprintf(flag2,"OverAllTOF");
 548   if(kOverAll2Sigma)
 549     sprintf(flag2,"OverAll2sigma");
 550
 551   if(pos){
 552     if(prob >=0.2) sprintf(name,"kaonPos%sP%iEff%i_%i%s%s.root",etarange,Int_t(prob*100),(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 553     else{
 554       sprintf(name,"kaonPos%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 555       if(!(kOverAll || bayesVsigma || kGoodMatch || kSigma2vs3 || kSigma2vs3TPC)) kWriteME = kTRUE;
 556     }
 557   }
 558   else{
 559     if(prob >=0.2) sprintf(name,"kaonNeg%sP%iEff%i_%i%s%s.root",etarange,Int_t(prob*100),(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 560     else sprintf(name,"kaonNeg%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 561   }
 562
 563   geff->SetTitle("K efficiency (from #phi);p_{T} (GeV/#it{c};efficiency");
 564   TFile *fout = new TFile(name,"RECREATE");
 565   geff->Write();
 566   if(kWriteME) hm->Write();
 567   fout->Close();
 568
 569   if(kWriteME) hm->Draw("SAME");
 570 }
 571
 572 TH2F *GetHistoKap(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkp,Float_t pMinkn,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 573
 574   Float_t x[] = {xmin[0]+0.001,etaminkp+0.001,pt+0.001,xmin[3]+0.001,pMinkp+0.001,pMinkn+0.001,(pMinkp>0.09)+0.001,kTOFmatch+0.001,selectTrue,xmin[9],xmin[10],xmin[11],xmin[12],xmin[13]};
 575   Float_t x2[] = {xmax[0],etamaxkp-0.001,ptM-0.001,xmax[3],xmax[4],xmax[5],xmax[6],xmax[7],keepTrue,xmax[9],xmax[10],xmax[11],xmax[12],xmax[13]};
 576
 577   if(kOverAll){
 578     x[6] = 0.0001;
 579     x2[9] = 4.9;
 580   }
 581
 582   if(kOverAllTOFmatch && pMinkp > 0.19){
 583     x[6] = 1.0001;
 584   }
 585
 586   if(kOverAll2Sigma && pMinkp > 0.09){
 587     x2[9] = 2;
 588     x[6] = 1.0001;
 589   }
 590
 591   if(kGoodMatch){
 592     x[6] = 1.0001;
 593     if(pMinkp > 0)
 594       x2[9] = 4.9;
 595
 596   }
 597
 598   if(kTOFmatch){
 599     x[6] = 1.0001;
 600   }
 601
 602   if(kSigma2vs3){
 603     x[6] = 1.0001;
 604     x2[9] = 3;
 605     if(pMinkp > 0)
 606       x2[9] = 2;
 607   }
 608
 609   if(kSigma2vs3TPC){
 610     x[6] = 0.0001;
 611     x2[6] = 0.0002;
 612     x2[9] = 3;
 613     if(pMinkp > 0)
 614       x2[9] = 2;
 615   }
 616
 617   if(bayesVsigma){
 618     if(pMinkp > 0){
 619       x[4] = 0.2001;
 620       x2[9] = 5;
 621     }
 622     else{
 623       x2[9] = 3;
 624     }
 625
 626
 627   }
 628
 629   if(require5sigma) x2[9] = 4.9;
 630
 631   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 632
 633   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 634
 635   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#phi} (GeV/#it{c}^{2})");
 636   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 637
 638   return h;
 639 }
 640
 641 TH2F *GetHistoKan(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkn,Float_t pMinkp,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 642
 643   Float_t x[] = {xmin[0]+0.001,etaminkp+0.001,xmin[2]+0.001,pt+0.001,pMinkp+0.001,pMinkn+0.001,kTOFmatch+0.001,(pMinkn>0.09)+0.001,selectTrue,xmin[9],xmin[10],xmin[11],xmin[12],xmin[13]};
 644   Float_t x2[] = {xmax[0],etamaxkp-0.001,xmax[2],ptM-0.001,xmax[4],xmax[5],xmax[6],xmax[7],keepTrue,xmax[9],xmax[10],xmax[11],xmax[12],xmax[13]};
 645
 646  if(kOverAll){
 647     x[7] = 0.0001;
 648     x2[10] = 4.9;
 649   }
 650
 651   if(kOverAllTOFmatch && pMinkn > 0.19){
 652     x[7] = 1.0001;
 653   }
 654
 655   if(kOverAll2Sigma && pMinkn > 0.09){
 656     x2[10] = 2;
 657     x[7] = 1.0001;
 658   }
 659
 660   if(kGoodMatch){
 661     x[7] = 1.0001;
 662     if(pMinkn > 0)
 663       x2[10] = 4.9;
 664
 665   }
 666
 667   if(kTOFmatch){
 668     x[7] = 1.0001;
 669   }
 670
 671   if(kSigma2vs3){
 672     x[7] = 1.0001;
 673     x2[10] = 3;
 674     if(pMinkn > 0)
 675       x2[10] = 2;
 676   }
 677
 678   if(kSigma2vs3TPC){
 679     x[7] = 0.0001;
 680     x2[7] = 0.0002;
 681     x2[10] = 3;
 682     if(pMinkn > 0)
 683       x2[10] = 2;
 684   }
 685
 686  if(bayesVsigma){
 687     if(pMinkn > 0){
 688       x[5] = 0.2001;
 689       x2[10] = 5;
 690     }
 691     else{
 692       x2[10] = 3;
 693     }
 694   }
 695
 696   if(require5sigma) x2[10] = 4.9;
 697
 698   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid2;
 699
 700   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 701
 702   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#phi} (GeV/#it{c}^{2})");
 703   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 704
 705   return h;
 706 }
 707
 708
 709 void fit(TH1D *h,Float_t *a,char *opt,char *opt2,Float_t pt){
 710   if(h->GetEntries() < 1){
 711     if(a){
 712       a[0]=0.01;
 713       a[1]=1;
 714     }
 715     return;
 716   }
 717
 718
 719  fall->SetParameter(0,100);
 720  fall->SetParameter(0,1.01898 + 2.4e-04*pt);
 721  fall->SetParameter(2,0.0044);
 722  fall->SetParameter(3,0.0015);
 723
 724  fall->SetParLimits(0,-100,100000);
 725  fall->SetParLimits(1,1.01898 + 2.4e-04*pt-1e-03,1.01898 + 2.4e-04*pt+1e-03);
 726  fall->SetParLimits(2,0.0005,0.006);
 727  fall->SetParLimits(3,0.001,0.0017);
 728
 729  fall->FixParameter(1,1.01884 + 2.9891e-04*pt);
 730  fall->FixParameter(2,0.0044);
 731  fall->FixParameter(3,7.57574e-04 + 3.85408e-04*pt);
 732
 733  fall->ReleaseParameter(4);
 734  fall->ReleaseParameter(5);
 735  fall->ReleaseParameter(6);
 736  fall->ReleaseParameter(7);
 737  fall->ReleaseParameter(8);
 738
 739
 740  if(!kGoodMatch && !kSigma2vs3){
 741    if(pt > 1.5){
 742      fall->FixParameter(7,0);
 743      fall->FixParameter(8,0);
 744    }
 745    if(pt > 1.7){
 746      fall->FixParameter(6,0);
 747    }
 748  }
 749
 750  if(selectTrue){
 751    fall->FixParameter(4,0);
 752    fall->FixParameter(5,0);
 753    fall->FixParameter(6,0);
 754    fall->FixParameter(7,0);
 755    fall->FixParameter(8,0);
 756  }
 757
 758  char name[100];
 759  TF1 *ftmp=fall;
 760
 761  TF1 *ftmp2=new TF1(*fsign);
 762  sprintf(name,"fsign%i",ifunc);
 763  ftmp2->SetName(name);
 764
 765  TF1 *ftmp3=new TF1(*fback);
 766  sprintf(name,"ftmp3%i",ifunc);
 767  ftmp3->SetName(name);
 768
 769  ifunc++;
 770
 771  h->Fit(ftmp,opt,opt2,fitmin,fitmax);
 772  h->Draw("ERR");
 773
 774  ftmp2->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(0));
 775  ftmp2->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(1));
 776  ftmp2->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(2));
 777  ftmp2->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(3));
 778  ftmp2->Draw("SAME");
 779  ftmp3->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(4));
 780  ftmp3->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(5));
 781  ftmp3->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(6));
 782  ftmp3->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(7));
 783  ftmp3->SetParameter(4,ftmp->GetParameter(8));
 784  ftmp3->Draw("SAME");
 785
 786  Float_t mean = ftmp->GetParameter(1);
 787  Float_t sigma = 0.0044;//TMath::Abs(ftmp->GetParameter(2));
 788
 789  Float_t signI = ftmp2->Integral(mean-10*sigma,mean+10*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 790  Float_t backI = ftmp3->Integral(mean-3*sigma,mean+3*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 791
 792  Float_t errI = TMath::Sqrt(ftmp->GetParError(0)*ftmp->GetParError(0)/(0.001+ftmp->GetParameter(0))/(0.001+ftmp->GetParameter(0)));
 793
 794  printf("signal(5 sigma) = %f +/- %f(fit) +/- %f(stat)\n",signI,errI*signI,TMath::Sqrt(signI));
 795  printf("backgr(3sigma) = %f\n",backI);
 796  printf("significance(3 sigma) = %f\n",signI/sqrt(signI+backI));
 797
 798  if(a){
 799    a[0]=signI;
 800    a[1]=signI*errI*signI*errI + signI;
 801    a[1] = TMath::Sqrt(a[1]);
 802    if(ftmp->GetNDF()) a[2] = ftmp->GetChisquare()/ftmp->GetNDF();
 803
 804
 805    if(selectTrue){
 806      a[0] = h->Integral(1,h->GetNbinsX());
 807      a[1] = TMath::Sqrt(a[0]);
 808    }
 809  }
 810 }
 811
 812 void AddHisto(TH2F *h1,TH2F *h2,Float_t w){
 813   Int_t nbinx = h1->GetNbinsX();
 814   Int_t nbiny = h1->GetNbinsY();
 815
 816   for(Int_t i=1;i<=nbinx;i++){
 817     for(Int_t j=1;j<=nbiny;j++){
 818       Double_t val = h1->GetBinContent(i,j) + h2->GetBinContent(i,j)*w;
 819       Float_t err = TMath::Min(TMath::Sqrt(val),val);
 820       h1->SetBinContent(i,j,val);
 821       h1->SetBinError(i,j,err);
 822     }
 823   }
 824 }