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 = 8;// max 10
  44
  45 Float_t weightS = -1.;
  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
  59 Bool_t require5sigma = kFALSE; // don't touch this flag
  60
  61 Bool_t bayesVsigma = kFALSE; // only to do checks
  62
  63 Bool_t kTOFmatch = kFALSE; // for combined PID requires TOF matching
  64
  65 Bool_t kOverAll = kFALSE;
  66 Bool_t kOverAllTOFmatch = kFALSE;
  67 Bool_t kOverAll2Sigma = kFALSE;
  68
  69 TH2F *hmatched;
  70 TH2F *htracked;
  71
  72 Bool_t kLoaded=kFALSE;
  73 int LoadLib(){
  74   weightS = -1.;
  75
  76   require5sigma = kFALSE;
  77
  78   if(! kLoaded){
  79     gSystem->Load("libVMC.so");
  80     gSystem->Load("libPhysics.so");
  81     gSystem->Load("libTree.so");
  82     gSystem->Load("libMinuit.so");
  83     gSystem->Load("libSTEERBase.so");
  84     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  85     gSystem->Load("libAOD.so");
  86     gSystem->Load("libESD.so");
  87     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  88     gSystem->Load("libANALYSISalice.so");
  89     gSystem->Load("libCORRFW.so");
  90     gSystem->Load("libNetx.so");
  91     gSystem->Load("libPWGPPpid.so");
  92
  93     TFile *f = new TFile("AnalysisResults.root");
  94     TList *l = (TList *) f->Get("contPhiBayes1");
  95     TList *l2 = (TList *) f->Get("contPhiBayes2");
  96
  97     if(!(l && l2)) return 0;
  98
  99     fContPid1 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID");
 100     fContPid2 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID2");
 101     fContUser1 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contUserPID");
 102     fContUser2 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contUserPID2");
 103     hmatched = (TH2F *) l2->FindObject("hMatchKa");
 104     htracked = (TH2F *) l2->FindObject("hTrackingKa");
 105   }
 106   kLoaded = kTRUE;
 107
 108   // check if MC
 109   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]};
 110   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]};
 111
 112   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 113   TH1D *h = tmp->GetQA(0, x, x2)->ProjectionX("checkMC");
 114
 115   if(h->GetEntries()) isMC = kTRUE;
 116   else isMC=kFALSE;
 117
 118   if(!isMC){
 119     selectTrue = kFALSE;
 120     keepTrue = kTRUE;
 121   }
 122   else{
 123     printf("MC truth found!!!!!!\nIt is MC!!!!!!");
 124   }
 125
 126   fsign = new TF1("fsign","[0]*TMath::Voigt(x-[1],[3],[2])*(x>0.987)*(x > 1.005 && x < 1.035 || [4])",fitmin,fitmax);
 127   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);
 128   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);
 129
 130   if(isMC){
 131     fsign->SetParameter(4,0);
 132     fall->FixParameter(9,0);
 133   }
 134   else{
 135     fsign->SetParameter(4,1);
 136     fall->FixParameter(9,1);
 137   }
 138
 139   fsign->SetLineColor(2);
 140   fback->SetLineColor(4);
 141
 142   if(kSigma2vs3){
 143     kGoodMatch=kFALSE;
 144     kOverAll = 0;
 145   }
 146
 147   if(bayesVsigma){
 148     kOverAll = 0;
 149     kGoodMatch=kFALSE;
 150     kSigma2vs3=kFALSE;
 151     kTOFmatch=kTRUE;
 152     weightS = -0.7;
 153   }
 154   if(kOverAll){
 155     weightS = -0.7;
 156   }
 157
 158   return 1;
 159 }
 160 void doeffKaUser(Int_t pos,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 161   Int_t nptbin = binPid[2];
 162   Float_t minptbin = xmin[2];
 163   Float_t maxptbin = xmax[2];
 164
 165   TCanvas *c1 = new TCanvas();
 166   c1->Divide((nptbin+1)/2,2);
 167
 168   Double_t xx[50],yyPi[50],yyKa[50],yyPr[50];
 169   Double_t exx[50],eyyPi[50],eyyKa[50],eyyPr[50];
 170
 171   TH2F *hh;
 172   TH1D *h;
 173
 174   Float_t b[100][3];
 175   Float_t bPi[100][3];
 176   Float_t bKa[100][3];
 177   Float_t bPr[100][3];
 178
 179   char name[100];
 180
 181   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 182     c1->cd(i+1);
 183     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 184     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 185
 186     xx[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 187     exx[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 188
 189     hh=GetHistoUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 190     sprintf(name,"all%i",i);
 191     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 192     Int_t ntrial = 0;
 193     Float_t chi2 = 10000;
 194     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 195       fit(h,b[i],"WW","",xx[i]);
 196       fit(h,b[i],"","",xx[i]);
 197       ntrial++;
 198       chi2 = b[i][2];
 199     }
 200     printf("%i) %f +/- %f\n",i,b[i][0],b[i][1]);
 201
 202     hh=GetHistoPiUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 203     sprintf(name,"pi%i",i);
 204     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 205     ntrial = 0;
 206     chi2 = 10000;
 207     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 208       fit(h,bPi[i],"WW","",xx[i]);
 209       fit(h,bPi[i],"","",xx[i]);
 210       ntrial++;
 211       chi2 = bPi[i][2];
 212     }
 213     printf("pi) %f +/- %f\n",bPi[i][0],bPi[i][1]);
 214
 215     hh=GetHistoKaUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 216     sprintf(name,"ka%i",i);
 217     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 218     ntrial = 0;
 219     chi2 = 10000;
 220     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 221       fit(h,bKa[i],"WW","",xx[i]);
 222       fit(h,bKa[i],"","",xx[i]);
 223       ntrial++;
 224       chi2 = bKa[i][2];
 225     }
 226     printf("ka) %f +/- %f\n",bKa[i][0],bKa[i][1]);
 227
 228     hh=GetHistoPrUser(pos,ptmin,ptmax,etaminkp,etamaxkp);
 229     sprintf(name,"pr%i",i);
 230     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 231     ntrial = 0;
 232     chi2 = 10000;
 233     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 234       fit(h,bPr[i],"WW","",xx[i]);
 235       fit(h,bPr[i],"","",xx[i]);
 236       ntrial++;
 237       chi2 = bPr[i][2];
 238     }
 239     printf("pr) %f +/- %f\n",bPr[i][0],bPr[i][1]);
 240
 241     yyPi[i] = bPi[i][0] / b[i][0];
 242     yyKa[i] = bKa[i][0] / b[i][0];
 243     yyPr[i] = bPr[i][0] / b[i][0];
 244
 245     eyyPi[i] = bPi[i][1]/bPi[i][0]*yyPi[i];
 246     eyyKa[i] = bKa[i][1]/bKa[i][0]*yyKa[i];
 247     eyyPr[i] = bPr[i][1]/bPr[i][0]*yyPr[i];
 248   }
 249
 250   /*TCanvas *c2 =*/ new TCanvas();
 251   TGraphErrors *gKa = new TGraphErrors(nptbin,xx,yyKa,exx,eyyKa);
 252   gKa->Draw("AP");
 253   gKa->SetLineColor(1);
 254   gKa->SetMarkerColor(1);
 255   gKa->SetMarkerStyle(21);
 256
 257   TGraphErrors *gPi = new TGraphErrors(nptbin,xx,yyPi,exx,eyyPi);
 258   gPi->Draw("P");
 259   gPi->SetLineColor(4);
 260   gPi->SetMarkerColor(4);
 261   gPi->SetMarkerStyle(20);
 262
 263   TGraphErrors *gPr = new TGraphErrors(nptbin,xx,yyPr,exx,eyyPr);
 264   gPr->Draw("P");
 265   gPr->SetLineColor(2);
 266   gPr->SetMarkerColor(2);
 267   gPr->SetMarkerStyle(22);
 268
 269   if(pos) sprintf(name,"phiUserAnalPos_%3.1f-%3.1f_%i-%i.root",etaminkp,etamaxkp,cmin,cmax);
 270   else sprintf(name,"phiUserAnalNeg_%3.1f-%3.1f_%i-%i.root",etaminkp,etamaxkp,cmin,cmax);
 271
 272   gPi->SetName("piSelected");
 273   gKa->SetName("kaSelected");
 274   gPr->SetName("prSelected");
 275
 276   TFile *fout = new TFile(name,"RECREATE");
 277   gPi->Write();
 278   gKa->Write();
 279   gPr->Write();
 280   fout->Close();
 281 }
 282
 283 TH2F *GetHistoUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 284   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 285   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,0.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 286   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,2.9999,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 287
 288   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 289   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 290
 291   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 292
 293   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 294   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 295
 296   return h;
 297
 298 }
 299
 300
 301 TH2F *GetHistoPiUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 302   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 303   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,1.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 304   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,1.0002,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 305
 306   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 307   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 308
 309   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 310
 311   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 312   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 313
 314   return h;
 315
 316 }
 317
 318
 319 TH2F *GetHistoKaUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 320   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 321   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,2.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 322   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,2.0002,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 323
 324   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 325   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 326
 327   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 328
 329   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 330   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 331
 332   return h;
 333
 334 }
 335
 336
 337 TH2F *GetHistoPrUser(Int_t pos,Float_t pt,Float_t ptM,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 338   //  Int_t binUser[nBinUser] = {8/*Eta*/,20/*pt*/,2/*istrue*/,4/*whatSelection*/,1/*DeltaPhi*/,1/*Psi*/};
 339   Float_t x[] = {etaminkp+0.0001,pt+0.0001,isMC,3.0001,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 340   Float_t x2[] = {etamaxkp-0.0001,ptM-0.0001,isMC,3.0002,-TMath::Pi(),TMath::Pi(),-TMath::Pi()/2,TMath::Pi()/2};
 341
 342   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser1;
 343   if(!pos) tmp = (AliPIDperfContainer *) fContUser2;
 344
 345   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 346
 347   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 348   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 349
 350   return h;
 351
 352 }
 353
 354
 355 void doeffKa(Int_t pos,Float_t prob,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 356   LoadLib();
 357   TH1D *hm = hmatched->ProjectionX("matchingKaEff",cmin,cmax);
 358   TH1D *ht = htracked->ProjectionX("tracking",cmin,cmax);
 359
 360   hm->GetYaxis()->SetTitle("TOF matching eff.");
 361   hm->SetTitle("Using probability as weights");
 362
 363   hm->Sumw2();
 364   ht->Sumw2();
 365
 366   hm->Divide(hm,ht,1,1,"B");
 367
 368
 369   Int_t nptbin = binPid[2];
 370   Float_t minptbin = xmin[2];
 371   Float_t maxptbin = xmax[2];
 372
 373   if(pos == 0){
 374     nptbin = binPid[3];
 375     minptbin = xmin[3];
 376     maxptbin = xmax[3];
 377   }
 378
 379   if(prob > 0.1999){
 380     kGoodMatch = kFALSE;
 381     kSigma2vs3 = kFALSE;
 382     if(! kOverAll) require5sigma = kTRUE;
 383     if(!isMC && !kOverAll) weightS = -0.95;
 384   }
 385
 386   TCanvas *c1 = new TCanvas();
 387   c1->Divide((nptbin+1)/2,2);
 388   TH2F *hh,*hh2;
 389   TH1D *h;
 390   char name[100];
 391   Float_t b[50][3];
 392
 393   Double_t xx[50],yy[50];
 394   Double_t exx[50],eyy[50];
 395
 396   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 397     c1->cd(i+1);//->SetLogy();
 398     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 399     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 400
 401     xx[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 402     exx[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 403
 404     Float_t pp=0.1;
 405     if(prob < 0.2) pp = 0.;
 406     if(pos) hh=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 407     else hh=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 408     sprintf(name,"TOF matched: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 409     hh->SetTitle(name);
 410     sprintf(name,"hNoPid%i",i);
 411
 412     pp=prob;
 413     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 414     if(pos) hh2=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 415     else hh2=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 416     AddHisto(hh,hh2,weightS);
 417
 418     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 419     h->RebinX(rebinsize);
 420     h->Draw("ERR");
 421     h->SetMarkerStyle(24);
 422     b[i][0]=-1;
 423     Int_t ntrial = 0;
 424     Float_t chi2 = 10000;
 425     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 426       fit(h,b[i],"WW","",xx[i]);
 427       c1->Update();
 428 //       getchar();
 429       fit(h,b[i],"","",xx[i]);
 430       ntrial++;
 431       chi2 = b[i][2];
 432       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 433       c1->Update();
 434 //       getchar();
 435
 436     }
 437
 438     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 439     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 440   }
 441
 442   TGraphErrors *gpar = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 443   c1->cd(8);
 444 //   gpar->Draw("AP");
 445   gpar->SetMarkerStyle(20);
 446
 447   TCanvas *c2 = new TCanvas();
 448   c2->Divide((nptbin+1)/2,2);
 449   Float_t b2[50][3];
 450
 451   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 452     c2->cd(i+1);
 453     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 454     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 455
 456     Float_t pp=prob;
 457     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 458     if(pos) hh=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 459     else hh=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 460     sprintf(name,"P_{TOF} > 0.8: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 461     hh->SetTitle(name);
 462     sprintf(name,"hPid60_%i",i);
 463     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 464     h->RebinX(rebinsize);
 465     h->Draw("ERR");
 466     h->SetMarkerStyle(24);
 467     b2[i][0]=-1;
 468     Int_t ntrial = 0;
 469     Float_t chi2 = 10000;
 470     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 471       fit(h,b2[i],"WW","");
 472       fit(h,b2[i],"","");
 473       ntrial++;
 474       chi2 = b2[i][2];
 475       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 476     }
 477     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 478     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 479
 480   }
 481
 482   TGraphErrors *gpar2 = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 483   c2->cd(8);
 484 //   gpar2->Draw("AP");
 485   gpar2->SetMarkerStyle(20);
 486
 487   Double_t xpt[50],expt[50],eff[50],efferr[50];
 488   for(Int_t i=0;i<nptbin;i++){
 489     printf("%f +/- %f -  %f +/- %f\n",b[i][0],b[i][1],b2[i][0],b2[i][1]);
 490
 491     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 492     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 493
 494     xpt[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 495     expt[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 496     eff[i] = b2[i][0]/(b[i][0]-b2[i][0]*weightS);
 497
 498     b[i][0] = b[i][0]-b2[i][0]*weightS;
 499
 500     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]));
 501
 502     if(TMath::Abs(efferr[i]) > 1)efferr[i]=1;
 503   }
 504   new TCanvas();
 505   TGraphErrors *geff = new TGraphErrors(nptbin,xpt,eff,expt,efferr);
 506   geff->Draw("AP");
 507
 508   char flag[100];
 509   flag[0] = '\0';
 510
 511   if(isMC){
 512     if(selectTrue) sprintf(flag,"true");
 513     else if(!keepTrue) sprintf(flag,"back");
 514   }
 515
 516   char flag2[100];
 517   flag2[0] = '\0';
 518
 519   Bool_t kWriteME = kFALSE;
 520
 521   char etarange[100];
 522   sprintf(etarange,"_%.1f-%.1f_",etaminkp,etamaxkp);
 523
 524   if(kGoodMatch)
 525     sprintf(flag2,"GM");
 526
 527   if(bayesVsigma)
 528     sprintf(flag2,"BayesVsSigma");
 529
 530   if(kSigma2vs3)
 531     sprintf(flag2,"Sigma2vs3");
 532
 533   if(kOverAll)
 534     sprintf(flag2,"OverAll");
 535   if(kOverAllTOFmatch)
 536     sprintf(flag2,"OverAllTOF");
 537   if(kOverAll2Sigma)
 538     sprintf(flag2,"OverAll2sigma");
 539
 540   if(pos){
 541     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);
 542     else{
 543       sprintf(name,"kaonPos%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 544       if(!(kOverAll || bayesVsigma || kGoodMatch || kSigma2vs3)) kWriteME = kTRUE;
 545     }
 546   }
 547   else{
 548     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);
 549     else sprintf(name,"kaonNeg%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 550   }
 551
 552   geff->SetTitle("K efficiency (from #phi);p_{T} (GeV/#it{c};efficiency");
 553   TFile *fout = new TFile(name,"RECREATE");
 554   geff->Write();
 555   if(kWriteME) hm->Write();
 556   fout->Close();
 557
 558   if(kWriteME) hm->Draw("SAME");
 559 }
 560
 561 TH2F *GetHistoKap(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkp,Float_t pMinkn,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 562
 563   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]};
 564   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]};
 565
 566   if(kOverAll){
 567     x[6] = 0.0001;
 568     x2[9] = 5.9;
 569     if(pMinkp > 0.19) x2[9] = 4.9;
 570   }
 571
 572   if(kOverAllTOFmatch && pMinkp > 0.19){
 573     x[6] = 1.0001;
 574     x2[9] = 4.9;
 575   }
 576
 577   if(kOverAll2Sigma && pMinkp > 0.09){
 578     x2[9] = 2;
 579     x[6] = 1.0001;
 580   }
 581
 582   if(kGoodMatch){
 583     x[6] = 1.0001;
 584     if(pMinkp > 0)
 585       x2[9] = 4.9;
 586
 587   }
 588
 589   if(kTOFmatch){
 590     x[6] = 1.0001;
 591   }
 592
 593   if(kSigma2vs3){
 594     x[6] = 1.0001;
 595     x2[9] = 3;
 596     if(pMinkp > 0)
 597       x2[9] = 2;
 598   }
 599
 600   if(bayesVsigma){
 601     if(pMinkp > 0){
 602       x[4] = 0.2001;
 603       x2[9] = 5;
 604     }
 605     else{
 606       x2[9] = 3;
 607     }
 608
 609
 610   }
 611
 612   if(require5sigma) x2[9] = 4.9;
 613
 614   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 615
 616   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 617
 618   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#phi} (GeV/#it{c}^{2})");
 619   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 620
 621   return h;
 622 }
 623
 624 TH2F *GetHistoKan(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkn,Float_t pMinkp,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 625
 626   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]};
 627   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]};
 628
 629  if(kOverAll){
 630     x[7] = 0.0001;
 631     x2[10] = 5.9;
 632     if(pMinkn > 0.19) x2[10] = 4.9;
 633   }
 634
 635   if(kOverAllTOFmatch && pMinkn > 0.19){
 636     x[7] = 1.0001;
 637     x2[10] = 4.9;
 638   }
 639
 640   if(kOverAll2Sigma && pMinkn > 0.09){
 641     x2[10] = 2;
 642     x[7] = 1.0001;
 643   }
 644
 645   if(kGoodMatch){
 646     x[7] = 1.0001;
 647     if(pMinkn > 0)
 648       x2[10] = 4.9;
 649
 650   }
 651
 652   if(kTOFmatch){
 653     x[7] = 1.0001;
 654   }
 655
 656   if(kSigma2vs3){
 657     x[7] = 1.0001;
 658     x2[10] = 3;
 659     if(pMinkn > 0)
 660       x2[10] = 2;
 661   }
 662
 663  if(bayesVsigma){
 664     if(pMinkn > 0){
 665       x[5] = 0.2001;
 666       x2[10] = 5;
 667     }
 668     else{
 669       x2[10] = 3;
 670     }
 671   }
 672
 673   if(require5sigma) x2[10] = 4.9;
 674
 675   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid2;
 676
 677   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 678
 679   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#phi} (GeV/#it{c}^{2})");
 680   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 681
 682   return h;
 683 }
 684
 685
 686 void fit(TH1D *h,Float_t *a,char *opt,char *opt2,Float_t pt){
 687   if(h->GetEntries() < 1){
 688     if(a){
 689       a[0]=0.01;
 690       a[1]=1;
 691     }
 692     return;
 693   }
 694
 695
 696  fall->SetParameter(0,100);
 697  fall->SetParameter(0,1.01898 + 2.4e-04*pt);
 698  fall->SetParameter(2,0.0044);
 699  fall->SetParameter(3,0.0015);
 700
 701  fall->SetParLimits(0,-100,100000);
 702  fall->SetParLimits(1,1.01898 + 2.4e-04*pt-1e-03,1.01898 + 2.4e-04*pt+1e-03);
 703  fall->SetParLimits(2,0.0005,0.006);
 704  fall->SetParLimits(3,0.001,0.0017);
 705
 706  fall->FixParameter(1,1.01884 + 2.9891e-04*pt);
 707  fall->FixParameter(2,0.0044);
 708  fall->FixParameter(3,7.57574e-04 + 3.85408e-04*pt);
 709
 710  fall->ReleaseParameter(4);
 711  fall->ReleaseParameter(5);
 712  fall->ReleaseParameter(6);
 713  fall->ReleaseParameter(7);
 714  fall->ReleaseParameter(8);
 715
 716
 717  if(!kGoodMatch && !kSigma2vs3){
 718    if(pt > 1.5){
 719      fall->FixParameter(7,0);
 720      fall->FixParameter(8,0);
 721    }
 722    if(pt > 1.7){
 723      fall->FixParameter(6,0);
 724    }
 725  }
 726
 727  if(selectTrue){
 728    fall->FixParameter(4,0);
 729    fall->FixParameter(5,0);
 730    fall->FixParameter(6,0);
 731    fall->FixParameter(7,0);
 732    fall->FixParameter(8,0);
 733  }
 734
 735  char name[100];
 736  TF1 *ftmp=fall;
 737
 738  TF1 *ftmp2=new TF1(*fsign);
 739  sprintf(name,"fsign%i",ifunc);
 740  ftmp2->SetName(name);
 741
 742  TF1 *ftmp3=new TF1(*fback);
 743  sprintf(name,"ftmp3%i",ifunc);
 744  ftmp3->SetName(name);
 745
 746  ifunc++;
 747
 748  h->Fit(ftmp,opt,opt2,fitmin,fitmax);
 749  h->Draw("ERR");
 750
 751  ftmp2->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(0));
 752  ftmp2->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(1));
 753  ftmp2->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(2));
 754  ftmp2->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(3));
 755  ftmp2->Draw("SAME");
 756  ftmp3->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(4));
 757  ftmp3->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(5));
 758  ftmp3->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(6));
 759  ftmp3->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(7));
 760  ftmp3->SetParameter(4,ftmp->GetParameter(8));
 761  ftmp3->Draw("SAME");
 762
 763  Float_t mean = ftmp->GetParameter(1);
 764  Float_t sigma = 0.0044;//TMath::Abs(ftmp->GetParameter(2));
 765
 766  Float_t signI = ftmp2->Integral(mean-10*sigma,mean+10*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 767  Float_t backI = ftmp3->Integral(mean-3*sigma,mean+3*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 768
 769  Float_t errI = TMath::Sqrt(ftmp->GetParError(0)*ftmp->GetParError(0)/(0.001+ftmp->GetParameter(0))/(0.001+ftmp->GetParameter(0)));
 770
 771  printf("signal(5 sigma) = %f +/- %f(fit) +/- %f(stat)\n",signI,errI*signI,TMath::Sqrt(signI));
 772  printf("backgr(3sigma) = %f\n",backI);
 773  printf("significance(3 sigma) = %f\n",signI/sqrt(signI+backI));
 774
 775  if(a){
 776    a[0]=signI;
 777    a[1]=signI*errI*signI*errI + signI;
 778    a[1] = TMath::Sqrt(a[1]);
 779    if(ftmp->GetNDF()) a[2] = ftmp->GetChisquare()/ftmp->GetNDF();
 780
 781
 782    if(selectTrue){
 783      a[0] = h->GetEntries();
 784      a[1] = TMath::Sqrt(a[0]);
 785    }
 786  }
 787 }
 788
 789 void AddHisto(TH2F *h1,TH2F *h2,Float_t w){
 790   Int_t nbinx = h1->GetNbinsX();
 791   Int_t nbiny = h1->GetNbinsY();
 792
 793   for(Int_t i=1;i<=nbinx;i++){
 794     for(Int_t j=1;j<=nbiny;j++){
 795       Double_t val = h1->GetBinContent(i,j) + h2->GetBinContent(i,j)*w;
 796       Float_t err = TMath::Min(TMath::Sqrt(val),val);
 797       h1->SetBinContent(i,j,val);
 798       h1->SetBinError(i,j,err);
 799     }
 800   }
 801 }