PWGLF/STRANGENESS/LambdaK0PbPb/PtMassAna2.C

   1 #include "AliMassFitControl.h"
   2
   3 // Function for fitting back ground away from peak
   4 Float_t quad(Double_t *x, Double_t *par){
   5   if (x[0] > par[3] && x[0] < par[4]){
   6     TF1::RejectPoint();
   7     return 0;
   8   }
   9   return par[0] + par[1]*x[0] + par[2]*x[0]*x[0]; //a+bx+cx**2
  10 }
  11
  12 TH1F* PtMassAna2(TH2F *PtMass, Int_t mode,Int_t ihist, const Int_t NControl, TObjArray *ControlArray,Char_t* fulllabel){
  13
  14   gROOT->SetStyle("Plain");
  15   gStyle->SetOptFit(1111);
  16   //TString *tLabel = new TString(fulllabel); //not reqd
  17
  18   //Arguments TH2F *PtMass - 2D histogram of some variable versus mass
  19   //          Int_t mode - mode for switching things depending on particle
  20   //          const Int_t NControl - number of bins to project into which must
  21   //          be the same as the number of controller objects (see next arg).
  22   //          TObjArray *ContolArray - holds the controllers objects, 1 per bin
  23
  24   //const Int_t NDefault=27; // Used in default array (change as required)
  25   // Trap user errors
  26   if (ControlArray->GetEntries() != NControl){
  27     cout << "PtMassAna2: Problem: Specified number of bins and number of bins in supplied TObjArray do not match" << endl;
  28     return 0;
  29   }
  30   //Set up mode mapping to particle and names for histograms
  31   if(mode == 0){
  32     const Char_t* part = "K0";
  33     const Char_t* partName = "K^{0}_{s}";
  34   }
  35   else if (mode == 1 ){
  36     const Char_t* part = "LAM";
  37     const Char_t* partName = "#Lambda";
  38   }
  39   else if (mode == 2 ){//since lambda and anti-Lambda have same limits etc.
  40     const Char_t* part = "LAM";
  41     const Char_t* partName = "#bar{#Lambda}";
  42   }
  43   else if (mode ==3) {// This is for combined Lambda + anti-Lambda
  44     const Char_t* part = "LAM";
  45     const Char_t* partName = "#Lambda + #bar{#Lambda}";
  46   }
  47   else if (mode ==4) {
  48     const Char_t* part = "XI";
  49     const Char_t* partName = "#Xi";
  50   }
  51   else{
  52     cout << "Mode not recognized, defaulting to K0" << endl;
  53     const Char_t* part = "K0";
  54   }
  55   cout << "Debug info. Particle: " << part << endl;
  56
  57   Float_t xxlo, xxhi; //Exclusion limits for fitting
  58   // FUTURE - these can also be part of AliMassFitControl to allow different regions
  59   // in different bins
  60   Float_t NSigmaEx=4.0;  // Number of sigma to exclude from bkgd fit
  61   Float_t NSigmaInt=3.5; // Number of sigma to integrate histo over
  62
  63   // Fitting function for initial combined peak + background fit
  64   TF1 *gausQuad = new TF1("gausQuad","(([1]/([2]*pow(6.2831,0.5)))*[6]*exp(-0.5*pow((x-[0])/[2],2)))+ [3] + [4]*x + [5]*x*x",0.3,1.8);
  65   //>>>>>>>>> NB Need to set proper range when it is used <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
  66   //>>>>>>>>> AND use 'R' in fit option                   <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
  67   gausQuad->SetLineWidth(1);
  68   gausQuad->SetLineColor(kRed);
  69
  70   // Fitting function for background
  71   TF1* quad = new TF1("quad",quad,0.3,1.8,5);
  72   quad->SetLineWidth(2);
  73   quad->SetLineColor(kBlue);
  74   quad->SetLineStyle(2);
  75
  76   // Function for background under peak - to be integrated and drawn
  77   TF1* qback = new TF1("qback","[0]+[1]*x+[2]*x*x",0.3,1.8);
  78   qback->SetLineWidth(2);
  79   qback->SetLineColor(kRed);
  80   qback->SetLineStyle(2);
  81   qback->SetFillStyle(3013);
  82   qback->SetFillColor(kRed);
  83
  84   // Set ranges and limits according to particle
  85   Float_t xmin,xmax;
  86   Float_t defMean,defArea,defWidth,defa0,defa1,defa2,defBW; //defaults
  87   Float_t defMnLo, defMnHi;
  88   if (part=="K0"){
  89     // FUTURE: xmin, xmax define the range considered in fit so could go into
  90     // AliMassFitControl
  91     //xmin=0.418;
  92     //xmax=0.578;
  93     //    xxlo=0.46;xxhi=0.53;
  94     //    gausQuad->SetParameters(0.4977,2000,0.003,1,1,0,0.001*RBFact);
  95     //gausQuad->SetParameters(0.4977,2000,0.003,1,1,0,0.001);
  96     defMean=0.4977; defArea=1000; defWidth=0.01;
  97     defa0=2; defa1=2; defa2=0;
  98     //gausQuad->SetParLimits(0,0.483,0.523); // Constrain mean
  99     defMnLo = 0.483; defMnHi=0.523;
 100   }
 101   if (part=="LAM"){
 102     // FUTURE: See above
 103     //xmin=1.085;
 104     //xmax=1.17;
 105     //  xxlo=1.10;xxhi=1.135;
 106     //    gausQuad->SetParameters(1.115,2000,0.0028,10,100,-100,0.001*RBFact);
 107     //  gausQuad->SetParameters(1.115,2000,0.0028,10,100,-100,0.001);
 108     defMean=1.115; defArea=1000; defWidth=0.08;
 109     defa0=100; defa1=-10; defa2=0;
 110     //    gausQuad->SetParLimits(0,1.113,1.123); // Constrain mean
 111     defMnLo=1.113; defMnHi=1.123;
 112   }
 113   if (part=="XI"){
 114     defMean=1.32171; defArea=500; defWidth=0.08;
 115     defa0=100; defa1=-10; defa2=0;
 116     defMnLo=1.301; defMnHi=1.341;
 117   }
 118   //gausQuad->SetRange(xmin,xmax);
 119   gausQuad->SetParLimits(1,0.0,1E7); // Constrain area 0 to 10 million
 120   gausQuad->SetParLimits(2,0.0001,0.04); // Constrain width 0.1 MeV to 40 MeV
 121   gausQuad->SetParNames("Mean","Area1","Sigma1","p0","p1","p2","BinWid");
 122
 123   // Deciding how to divide up the canvas
 124   c1->Clear();
 125   c1->SetWindowSize(1024,768);
 126   Int_t NDraw = NControl;
 127   if(NDraw==16){c1->Divide(4,4);}
 128   elseif(NDraw<=36 && NDraw>30){ c1->Divide(6,6);}
 129   elseif(NDraw<=30 && NDraw>25) { c1->Divide(6,5);}
 130   elseif(NDraw<=25 && NDraw>20){ c1->Divide(5,5);}
 131   elseif(NDraw<=20 && NDraw>16){  c1->Divide(5,4);}
 132   elseif(NDraw<=15 && NDraw>12){ c1->Divide(5,3);}
 133   elseif(NDraw<=12 && NDraw>8){ c1->Divide(4,3);}
 134   elseif(NDraw<=8 && NDraw>6){ c1->Divide(4,2);}
 135   elseif(NDraw<=6 && NDraw>4){c1->Divide(3,2);}
 136   elseif(NDraw<=4 && NDraw>2){c1->Divide(2,2);}
 137   elseif(NDraw==2){c1->Divide(2,1);}
 138   elseif(NDraw==1){/*do nothing*/;}
 139   else{c1->Divide(7,6);}
 140
 141   //
 142   // Project out the histograms from 2D into 1D 'slices'
 143   //
 144   Char_t id[20], title[80];
 145   //cout << "NControl: " << NControl << endl;
 146   TH1D* hMassSlice[NControl];
 147   //Arrays to store various quantities which can later be histogrammed.
 148   //  const Int_t NBinsArrays = NBins+1-NFirst; // array of 1D projection histograms is counted from 0 but other arrays are used for histograms contents and therefore N+1 are need because element zero is left empty
 149   const Int_t NBinsArrays = NControl+1;
 150   Stat_t sigBkgd[NBinsArrays], errSigBkgd[NBinsArrays]; // Signal+background and error on this
 151   Stat_t bkgd[NBinsArrays], errBkgd[NBinsArrays]; // Background and error on this
 152   Stat_t signal[NBinsArrays], errSignal[NBinsArrays]; // Net signal and error
 153
 154   Stat_t chi2PerDOF1[NBinsArrays], errChi2PerDOF1[NBinsArrays]; // Chi-squared per defree of freedom from the initial fit
 155   Stat_t chi2PerDOF2[NBinsArrays], errChi2PerDOF2[NBinsArrays]; // Chi-squared per defree of freedom from the 2nd (background) fit
 156
 157   // REDO won't need this?
 158   // Zero the signal - avoids problems with plotting
 159   for(Int_t j=0;j<NBinsArrays;j++){
 160     signal[j]=0.0;
 161     errSignal[j]=1.0;
 162   } // <<< Not actually in use a the moment <<<
 163
 164   Stat_t mean[NBinsArrays], errMean[NBinsArrays]; // Mean and error
 165   Stat_t sigma[NBinsArrays], errSigma[NBinsArrays]; // Gaussian width and error
 166   Stat_t area[NBinsArrays], errArea[NBinsArrays]; // Peak area from fit and error
 167   Stat_t integLow[NBinsArrays], integUp[NBinsArrays]; // Lower/upper limits for integration
 168
 169   // Float_t DefaultBinPtEdges[NDefault]={0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4,1.6,1.8,2.0,2.2,2.4,2.6,2.8,3.0,3.5,4.0,4.5,5.0,5.5,6.0,6.5,7.0};
 170   Float_t BinPtEdges[NBinsArrays];
 171
 172   //  Float_t BinPtEdges[NBins+1]={0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4,1.6,1.8,2.0,2.2,2.4,2.6,2.8,3.0,3.5,4.0,4.5,5.0,5.5,6.0,6.5,7.0};
 173
 174   Int_t BinLo, BinHi; //For pt bins
 175   // **** Main loop over the AliMassFitControllers ****
 176
 177   TIter controlIter(ControlArray);
 178   AliMassFitControl *controller;
 179   while (controller=(AliMassFitControl*)controlIter.Next()) {
 180     if(ihist == 0)controller->CalcBinLimits(20); //This BinsPerGeV argument should be calculated from the data
 181     if(ihist == 1)controller->CalcBinLimits(50); //This BinsPerGeV argument should be calculated from the data
 182     if(ihist == 2)controller->CalcBinLimits(50); //This BinsPerGeV argument should be calculated from the data
 183     if(ihist == 3)controller->CalcBinLimits(1); //This BinsPerGeV argument should be calculated from the data
 184     if(ihist == 4)controller->CalcBinLimits(1); //This BinsPerGeV argument should be calculated from the data
 185     if(ihist == 6)controller->CalcBinLimits(20000); //This BinsPerGeV argument should be calculated from the data
 186     if(ihist == 5)controller->CalcBinLimits(100); //This BinsPerGeV argument should be calculated from the data
 187     //Had to introduce this Nint fn otherwise got inconsistencies after type implicit conversion
 188     //    BinLo=TMath::Nint(1.+BinPtEdges[N]*20.); //cout << "BinLo: " << BinLo << ", " << 1+BinPtEdges[N]*20. << endl;
 189     //    BinHi=TMath::Nint(BinPtEdges[N+1]*20.); //cout << "BinHi: " << BinHi << ", " << BinPtEdges[N+1]*20. << endl;
 190     BinLo=controller->BinLower();
 191     BinHi=controller->BinUpper();
 192     Int_t N=ControlArray->IndexOf(controller) - 1;
 193     sprintf(id,"Mass%d",N);
 194     cout << "Mass histo:" << N << " Firstbin: " << BinLo << " Last bin:" << BinHi << " " << controller->PtLower() << "-" << controller->PtUpper() << " GeV" << endl;
 195     //cout << "About to create mass projection " << N << endl;
 196     if(ihist == 0) hMassSlice[N] = PtMass->ProjectionX(id,BinLo,BinHi);
 197     if(ihist != 0) hMassSlice[N] = PtMass->ProjectionY(id,BinLo,BinHi);
 198     //cout << "Mass projection " << N << " created." << endl;
 199    sprintf(title,"%s Mass, %.2f < p_{t} < %.2f",partName,controller->PtLower(),controller->PtUpper());
 200     hMassSlice[N]->SetTitle(title);
 201     hMassSlice[N]->SetXTitle("GeV/c^{2}");
 202     // cout << "Mass projection " << N << " titles set." << endl;
 203     hMassSlice[N]->Rebin(controller->RebinFactor());
 204     // } // End of creating the projections
 205     Int_t massBinLo,massBinHi; //For mass histogram bins
 206     Int_t NArray;
 207   // Do all the fitting
 208     //REDO this is all one loop (iteration over TObjArray) now
 209   //for(Int_t N=0;N<NBins-NFirst;N++){
 210     NArray=N+1; // Arrays numbered from 1 not 0..
 211     c1->cd(N+1); //Canvas subdivisions numbered from 1 and NOT 0
 212
 213     // Set range - can be different each time
 214     xmin=controller->MinMass();
 215     xmax=controller->MaxMass();
 216     gausQuad->SetRange(xmin,xmax);
 217     // Everytime need to set some sensible parameters for both fits
 218     gausQuad->SetParameters(defMean,defArea,defWidth,defa0,defa1,defa2,0.1);
 219     quad->SetParameters(defa0,defa1,defa2,0.49,0.51);// Last 2 parameters are
 220     // the range to exclude but these are fixed later by FixParameter(3,.. etc.
 221     gausQuad->FixParameter(6,hMassSlice[N]->GetBinWidth(1));
 222     // Release Linear parameter
 223     gausQuad->ReleaseParameter(4);
 224     quad->ReleaseParameter(1);
 225     // Release Quadratic parameter
 226     gausQuad->ReleaseParameter(5);
 227     quad->ReleaseParameter(2);
 228     gausQuad->SetParLimits(0,defMnLo,defMnHi);
 229     gausQuad->SetParLimits(1,0.0,1E7); // Constrain area 0 to 10 million
 230     gausQuad->SetParLimits(2,0.0001,0.04); // Constrain width 0.1 MeV to 40 MeV
 231 //     gausQuad->SetParLimits(4,0,0); // Releases linear parameter
 232 //     quad->SetParLimits(1,0,0); // Releases linear parameter
 233 //     gausQuad->SetParLimits(5,0,0); // Releases quadratic parameter
 234 //     quad->SetParLimits(2,0,0); // Releases quadratic parameter
 235     if(controller->FixedLin()){
 236       quad->FixParameter(1,0.0);
 237       gausQuad->FixParameter(4,0.0);
 238       cout << "Info: linear part fixed to zero." << endl;
 239       gausQuad->SetParLimits(3,0.0,1000); // Ensure constant is +ve
 240       // NB documentation indicates that limits only used when option B
 241       // is specified. Also how are they can they be freed later?
 242     }
 243     if(controller->FixedQuad()){
 244       quad->FixParameter(2,0.0);
 245       gausQuad->FixParameter(5,0.0);
 246       cout << "Info: quadratic part fixed to zero." << endl;
 247     }
 248     hMassSlice[N]->Fit(gausQuad,"LR");
 249     hMassSlice[N]->Draw("E,SAME");
 250     gausQuad->DrawCopy("SAME");
 251     hMassSlice[N]->Clone("hMySlice");
 252     //Fit the background:
 253     xxlo=gausQuad->GetParameter(0)-NSigmaEx*gausQuad->GetParameter(2);
 254     xxhi=gausQuad->GetParameter(0)+NSigmaEx*gausQuad->GetParameter(2);
 255     // Limits have to be adjusted to match bins
 256     massBinLo=hMassSlice[N]->FindBin(xxlo);
 257     xxlo = hMassSlice[N]->GetBinLowEdge(massBinLo);
 258     massBinHi=hMassSlice[N]->FindBin(xxhi)+1;
 259     xxhi = hMassSlice[N]->GetBinLowEdge(massBinHi);
 260     quad->SetParameters(gausQuad->GetParameter(3),gausQuad->GetParameter(4),gausQuad->GetParameter(5),xxlo,xxhi);
 261     quad->FixParameter(3,xxlo);
 262     quad->FixParameter(4,xxhi);
 263     quad->SetRange(xmin,xmax);
 264     hMassSlice[N]->Fit(quad,"LRN+");
 265     quad->SetFillColor(30);
 266     quad->SetFillStyle(3013);
 267     quad->SetRange(xmin,xxlo);
 268     quad->DrawCopy("SAME");
 269     quad->SetRange(xxhi,xmax);
 270     quad->DrawCopy("SAME");
 271
 272     // Draw the background - use a new function since other one not defined everywhere
 273     xxlo=gausQuad->GetParameter(0)-NSigmaInt*gausQuad->GetParameter(2);
 274     xxhi=gausQuad->GetParameter(0)+NSigmaInt*gausQuad->GetParameter(2);
 275     massBinLo=hMassSlice[N]->FindBin(xxlo);
 276     xxlo = hMassSlice[N]->GetBinLowEdge(massBinLo);
 277     massBinHi=hMassSlice[N]->FindBin(xxhi)+1;
 278     xxhi = hMassSlice[N]->GetBinLowEdge(massBinHi);
 279     qback->SetRange(xxlo,xxhi);
 280     qback->SetParameter(0,quad->GetParameter(0));
 281     qback->SetParameter(1,quad->GetParameter(1));
 282     qback->SetParameter(2,quad->GetParameter(2));
 283     qback->DrawCopy("SAME");
 284     if(N==28){
 285 TCanvas *myCan = new TCanvas();
 286 TPad *mypad = new TPad();
 287 myCan->cd();
 288 mypad->Draw();
 289 hMassSlice[N]->Draw();
 290 quad->SetRange(xmin,xxlo);
 291 quad->DrawCopy("SAME");
 292 quad->SetRange(xxhi,xmax);
 293 quad->DrawCopy("SAME");
 294 qback->DrawCopy("SAME");
 295
 296 }
 297
 298
 299     //Integrate the signal+background (i.e. original histo)
 300     sigBkgd[NArray]=hMassSlice[N]->Integral(massBinLo,massBinHi);
 301     errSigBkgd[NArray]=TMath::Sqrt(sigBkgd[NArray]);
 302     //Integrate background - better to do this analytically ?
 303     bkgd[NArray]=qback->Integral(xxlo,xxhi)/gausQuad->GetParameter(6);//Divide by bin width
 304     errBkgd[NArray]=TMath::Sqrt(bkgd[NArray]); //Get errors from fit parameters?
 305
 306     // Fill arrays for diagnostic histograms
 307     mean[NArray]=gausQuad->GetParameter(0);
 308     errMean[NArray]=gausQuad->GetParError(0);
 309     area[NArray]=gausQuad->GetParameter(1);
 310     errArea[NArray]=gausQuad->GetParError(1);
 311     sigma[NArray]=gausQuad->GetParameter(2);
 312     errSigma[NArray]=gausQuad->GetParError(2);
 313     chi2PerDOF1[NArray]=gausQuad->GetChisquare()/(Double_t)gausQuad->GetNDF();
 314     errChi2PerDOF1[NArray]= 0.0; // Don't know how to calc. error for this?
 315     chi2PerDOF2[NArray]=quad->GetChisquare()/(Double_t)quad->GetNDF();
 316     errChi2PerDOF2[NArray]= 0.0; // Don't know how to calc. error for this?
 317
 318     BinPtEdges[N]=controller->PtLower();
 319     //    BinPtEdges(N+1)=controller->PtUpper();
 320   }
 321     BinPtEdges[NBinsArrays-1]=((AliMassFitControl*)ControlArray->Last())->PtUpper();
 322 //     for (Int_t jj=0;jj<NBinsArrays;jj++){
 323 //       cout << "BinPtEdges " << jj << " = " << BinPtEdges[jj] << endl;
 324 //       cout << "Mean " << jj << " = " << mean[jj] << endl;
 325 //       cout << "Sigma " << jj << " = " << sigma[jj] << endl;
 326 //       cout << "Signal + bkgd " << jj << " = " << sigBkgd[jj] << endl;
 327 //       cout << "Background " << jj << " = " << bkgd[jj] << endl;
 328 //     }
 329   // Yields in each bin returned in a histogram
 330   TH1F* hYields= new TH1F("Yield","Raw Particle Yield",NBinsArrays-1,BinPtEdges);
 331   //hYields->Reset("ICE");
 332   hYields->SetXTitle("p_{t} / (GeV/c)");
 333   //hYields->SetContent(sigBkgd);
 334   //hYields->SetError(errSigBkgd);
 335   //c1->cd(4);
 336   //hYields->Draw();
 337
 338   // Fill the diagnostic histograms: clone, set title, contents, errors.
 339   TH1F* hMeans = hYields->Clone("Means");
 340   hMeans->SetTitle("Mean from Gaussian Fit");
 341   hMeans->SetContent(mean);
 342   hMeans->SetError(errMean);
 343   //hMeans->Sumw2();
 344   TH1F* hSigmas = hYields->Clone("Sigmas");
 345   hSigmas->SetTitle("Sigma from Gaussian Fit");
 346   hSigmas->SetContent(sigma);
 347   hSigmas->SetError(errSigma);
 348   TH1F* hAreas = hYields->Clone("Areas");
 349   hAreas->SetTitle("Area from Gaussian Fit");
 350   hAreas->SetContent(area);
 351   hAreas->SetError(errArea);
 352   TH1F* hSigBkgd = hYields->Clone("SigBkgd");
 353   hSigBkgd->SetTitle("Signal + Background (Histo. Integral)");
 354   hSigBkgd->SetContent(sigBkgd);
 355   hSigBkgd->SetError(errSigBkgd);
 356   TH1F* hBkgd = hYields->Clone("Bkgd");
 357   hBkgd->SetTitle("Background (Fn. integral)");
 358   hBkgd->SetContent(bkgd);
 359   hBkgd->SetError(errBkgd);
 360
 361   hYields->Sumw2();
 362   hYields->Add(hSigBkgd,hBkgd,1.0,-1.0);
 363
 364   TH1F* hSoverB = hYields->Clone("SoverB");
 365   hSoverB->SetTitle("Signal to Background ratio");
 366   hSoverB->Sumw2();
 367   hSoverB->Divide(hBkgd);
 368
 369   TH1F* hSoverA = hYields->Clone("SoverA"); // Signal over area
 370   hSoverA->SetTitle("Ratio of Signal to Area from Fit");
 371   hSoverA->Sumw2();
 372   hSoverA->Divide(hAreas);
 373
 374   TH1F* hChi2PerDOF1 = hYields->Clone("Chi2PerDOF1");
 375   hChi2PerDOF1->SetTitle("Chi-squared per d.o.f. - initial fit");
 376   hChi2PerDOF1->SetContent(chi2PerDOF1);
 377   hChi2PerDOF1->SetError(errChi2PerDOF1);
 378
 379   TH1F* hChi2PerDOF2 = hYields->Clone("Chi2PerDOF2");
 380   hChi2PerDOF2->SetTitle("Chi-squared per d.o.f. - background fit");
 381   hChi2PerDOF2->SetContent(chi2PerDOF2);
 382   hChi2PerDOF2->SetError(errChi2PerDOF2);
 383
 384   // Draw the diagnostic histograms on their own canvas
 385   TCanvas* cDiag = new TCanvas("Diag","Diagnostics",600,600);
 386   cDiag->Divide(2,3);
 387
 388   cDiag->cd(1);
 389   Float_t bookmass;
 390   if(part=="LAM"){
 391     bookmass=1.11563;
 392     hMeans->SetMinimum(bookmass-0.01);
 393     hMeans->SetMaximum(bookmass+0.01);
 394   } else if (part=="K0"){
 395     bookmass=0.4976;
 396     hMeans->SetMinimum(bookmass-0.01);
 397     hMeans->SetMaximum(bookmass+0.01);
 398   } else if (part=="XI") {
 399     hMeans->SetMaximum(1.34);
 400     hMeans->SetMinimum(1.30);
 401     bookmass=1.32171;
 402   }
 403   Float_t maxPt = hMeans->GetBinLowEdge(hMeans->GetNbinsX()+1);
 404   TLine PDGmass;
 405   PDGmass.SetLineStyle(2);
 406   hMeans->Draw();
 407   PDGmass.DrawLine(0,bookmass,maxPt,bookmass);
 408
 409   cDiag->cd(2);
 410   if (part=="K0"){
 411     hSigmas->SetMaximum(0.06);
 412   }else{
 413     hSigmas->SetMaximum(0.006);}
 414   hSigmas->SetMinimum(0.0);
 415   hSigmas->Draw();
 416
 417   cDiag->cd(3);
 418   hSoverB->SetMinimum(0.0);
 419   hSoverB->Draw();
 420
 421   cDiag->cd(4);
 422   hSoverA->SetMinimum(0.5);
 423   hSoverA->SetMaximum(1.5);
 424   hSoverA->Draw();
 425
 426   cDiag->cd(5);
 427   hChi2PerDOF1->SetMinimum(0);
 428   hChi2PerDOF1->SetMaximum(6);
 429   hChi2PerDOF1->Draw();
 430
 431   cDiag->cd(6);
 432   hChi2PerDOF2->SetMinimum(0);
 433   hChi2PerDOF2->SetMaximum(6);
 434   hChi2PerDOF2->Draw();
 435
 436   Char_t fileNameBase[80];
 437   sprintf(fileNameBase,"Diagnostics%s_%s",part,fulllabel);
 438   Char_t fileNamePng[80];
 439   sprintf(fileNamePng,"%s.png",fileNameBase);
 440   Char_t fileNameEps[80];
 441   sprintf(fileNameEps,"%s.eps",fileNameBase);
 442   Char_t fileNamePdf[80];
 443   sprintf(fileNamePdf,"%s.pdf",fileNameBase);
 444
 445   cDiag->SaveAs(fileNamePng);
 446   cDiag->SaveAs(fileNameEps);
 447   cDiag->SaveAs(fileNamePdf);
 448
 449   // Scale result by the bin size to get dN/dpT and by bin centre to get 1/pt...
 450   Float_t y, ey;
 451   for(Int_t j=0;j<=hYields->GetNbinsX();j++){
 452     y = hYields->GetBinContent(j)/hYields->GetBinWidth(j);
 453     ey = hYields->GetBinError(j)/hYields->GetBinWidth(j);
 454     hYields->SetBinContent(j,y);
 455     hYields->SetBinError(j,ey);
 456 //    y = hYields->GetBinContent(j)/hYields->GetBinCenter(j);
 457 //    ey = hYields->GetBinError(j)/hYields->GetBinCenter(j);
 458     hYields->SetBinContent(j,y);
 459     hYields->SetBinError(j,ey);
 460   }
 461   return hYields;
 462
 463 }