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 doeffKa(Int_t pos=1,Float_t prob=0.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  13 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);
  14 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);
  15 void fit(TH1D *h,Float_t *a=NULL,char *opt="",char *opt2="",Float_t pt=1.5);
  16 void AddHisto(TH2F *h1,TH2F *h2,Float_t w);
  17
  18 TObject* fContPid1;
  19 TObject* fContPid2;
  20 const Int_t nBinPid = 14; // pt,eta, ptPip, ptPin, PPip, PPin, TOF3sigmaPip, TOF3sigmaPin, isPhiTrue, nsigmaPip, nsigmaPin
  21 // 0.985 < mass < 1.045 (60) and 0 < centrality < 100 (10)
  22 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*/};
  23 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};
  24 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};
  25
  26 TF1 *fsign;
  27 TF1 *fall;
  28 TF1 *fback;
  29
  30 Int_t ifunc=0;
  31
  32 Float_t fitmin = 0.99;
  33 Float_t fitmax = 1.045;
  34
  35 Int_t cmin = 1;// min 1
  36 Int_t cmax = 8;// max 10
  37
  38 Float_t weightS = -1.;
  39
  40 Int_t rebinsize = 1;
  41
  42 Int_t parplotted = 2;
  43
  44 Bool_t isMC = kFALSE; // don't change this (is set automatically)
  45 Bool_t selectTrue = kTRUE; // put it to true to remove background (only for MC)
  46 Bool_t keepTrue = kFALSE; // put it to false to fit only background (only for MC)
  47
  48 Bool_t kGoodMatch = kFALSE; // to check good matching
  49
  50 Bool_t kSigma2vs3 = kFALSE; // to check good matching
  51
  52 Bool_t require5sigma = kFALSE; // don't touch this flag
  53
  54 Bool_t bayesVsigma = kFALSE; // only to do checks
  55
  56 Bool_t kTOFmatch = kFALSE; // for combined PID requires TOF matching
  57
  58 Bool_t kOverAll = kFALSE;
  59 Bool_t kOverAllTOFmatch = kFALSE;
  60 Bool_t kOverAll2Sigma = kFALSE;
  61
  62 TH2F *hmatched;
  63 TH2F *htracked;
  64
  65 Bool_t kLoaded=kFALSE;
  66 int LoadLib(){
  67   weightS = -1.;
  68
  69   require5sigma = kFALSE;
  70
  71   if(! kLoaded){
  72     gSystem->Load("libVMC.so");
  73     gSystem->Load("libPhysics.so");
  74     gSystem->Load("libTree.so");
  75     gSystem->Load("libMinuit.so");
  76     gSystem->Load("libSTEERBase.so");
  77     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  78     gSystem->Load("libAOD.so");
  79     gSystem->Load("libESD.so");
  80     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  81     gSystem->Load("libANALYSISalice.so");
  82     gSystem->Load("libCORRFW.so");
  83     gSystem->Load("libNetx.so");
  84     gSystem->Load("libPWGPPpid.so");
  85
  86     TFile *f = new TFile("AnalysisResults.root");
  87     TList *l = (TList *) f->Get("contPhiBayes1");
  88     TList *l2 = (TList *) f->Get("contPhiBayes2");
  89
  90     if(!(l && l2)) return 0;
  91
  92     fContPid1 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID");
  93     fContPid2 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID2");
  94     hmatched = (TH2F *) l2->FindObject("hMatchKa");
  95     htracked = (TH2F *) l2->FindObject("hTrackingKa");
  96   }
  97   kLoaded = kTRUE;
  98
  99   // check if MC
 100   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]};
 101   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]};
 102
 103   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 104   TH1D *h = tmp->GetQA(0, x, x2)->ProjectionX("checkMC");
 105
 106   if(h->GetEntries()) isMC = kTRUE;
 107   else isMC=kFALSE;
 108
 109   if(!isMC){
 110     selectTrue = kFALSE;
 111     keepTrue = kTRUE;
 112   }
 113   else{
 114     printf("MC truth found!!!!!!\nIt is MC!!!!!!");
 115   }
 116
 117   fsign = new TF1("fsign","[0]*TMath::Voigt(x-[1],[3],[2])*(x>0.987)*(x > 1.005 && x < 1.035 || [4])",fitmin,fitmax);
 118   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);
 119   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);
 120
 121   if(isMC){
 122     fsign->SetParameter(4,0);
 123     fall->FixParameter(9,0);
 124   }
 125   else{
 126     fsign->SetParameter(4,1);
 127     fall->FixParameter(9,1);
 128   }
 129
 130   fsign->SetLineColor(2);
 131   fback->SetLineColor(4);
 132
 133   if(kSigma2vs3){
 134     kGoodMatch=kFALSE;
 135     kOverAll = 0;
 136   }
 137
 138   if(bayesVsigma){
 139     kOverAll = 0;
 140     kGoodMatch=kFALSE;
 141     kSigma2vs3=kFALSE;
 142     kTOFmatch=kTRUE;
 143     weightS = -0.7;
 144   }
 145   if(kOverAll){
 146     weightS = -0.7;
 147   }
 148
 149   return 1;
 150 }
 151
 152 void doeffKa(Int_t pos,Float_t prob,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 153   LoadLib();
 154   TH1D *hm = hmatched->ProjectionX("matchingKaEff",cmin,cmax);
 155   TH1D *ht = htracked->ProjectionX("tracking",cmin,cmax);
 156
 157   hm->GetYaxis()->SetTitle("TOF matching eff.");
 158   hm->SetTitle("Using probability as weights");
 159
 160   hm->Sumw2();
 161   ht->Sumw2();
 162
 163   hm->Divide(hm,ht,1,1,"B");
 164
 165
 166   Int_t nptbin = binPid[2];
 167   Float_t minptbin = xmin[2];
 168   Float_t maxptbin = xmax[2];
 169
 170   if(pos == 0){
 171     nptbin = binPid[3];
 172     minptbin = xmin[3];
 173     maxptbin = xmax[3];
 174   }
 175
 176   if(prob > 0.1999){
 177     kGoodMatch = kFALSE;
 178     kSigma2vs3 = kFALSE;
 179 //    if(! kOverAll) require5sigma = kTRUE;
 180     if(!isMC && !kOverAll) weightS = -0.95;
 181   }
 182
 183   TCanvas *c1 = new TCanvas();
 184   c1->Divide((nptbin+1)/2,2);
 185   TH2F *hh,*hh2;
 186   TH1D *h;
 187   char name[100];
 188   Float_t b[50][3];
 189
 190   Double_t xx[50],yy[50];
 191   Double_t exx[50],eyy[50];
 192
 193   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 194     c1->cd(i+1);//->SetLogy();
 195     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 196     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 197
 198     xx[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 199     exx[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 200
 201     Float_t pp=0.1;
 202     if(prob < 0.2) pp = 0.;
 203     if(pos) hh=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 204     else hh=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 205     sprintf(name,"TOF matched: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 206     hh->SetTitle(name);
 207     sprintf(name,"hNoPid%i",i);
 208
 209     pp=prob;
 210     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 211     if(pos) hh2=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 212     else hh2=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 213     AddHisto(hh,hh2,weightS);
 214
 215     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 216     h->RebinX(rebinsize);
 217     h->Draw("ERR");
 218     h->SetMarkerStyle(24);
 219     b[i][0]=-1;
 220     Int_t ntrial = 0;
 221     Float_t chi2 = 10000;
 222     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 223       fit(h,b[i],"WW","",xx[i]);
 224       c1->Update();
 225 //       getchar();
 226       fit(h,b[i],"","",xx[i]);
 227       ntrial++;
 228       chi2 = b[i][2];
 229       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 230       c1->Update();
 231 //       getchar();
 232
 233     }
 234
 235     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 236     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 237   }
 238
 239   TGraphErrors *gpar = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 240   c1->cd(8);
 241 //   gpar->Draw("AP");
 242   gpar->SetMarkerStyle(20);
 243
 244   TCanvas *c2 = new TCanvas();
 245   c2->Divide((nptbin+1)/2,2);
 246   Float_t b2[50][3];
 247
 248   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 249     c2->cd(i+1);
 250     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 251     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 252
 253     Float_t pp=prob;
 254     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 255     if(pos) hh=GetHistoKap(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 256     else hh=GetHistoKan(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 257     sprintf(name,"P_{TOF} > 0.8: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 258     hh->SetTitle(name);
 259     sprintf(name,"hPid60_%i",i);
 260     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 261     h->RebinX(rebinsize);
 262     h->Draw("ERR");
 263     h->SetMarkerStyle(24);
 264     b2[i][0]=-1;
 265     Int_t ntrial = 0;
 266     Float_t chi2 = 10000;
 267     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 268       fit(h,b2[i],"WW","");
 269       fit(h,b2[i],"","");
 270       ntrial++;
 271       chi2 = b2[i][2];
 272       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 273     }
 274     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 275     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 276
 277   }
 278
 279   TGraphErrors *gpar2 = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 280   c2->cd(8);
 281 //   gpar2->Draw("AP");
 282   gpar2->SetMarkerStyle(20);
 283
 284   Double_t xpt[50],expt[50],eff[50],efferr[50];
 285   for(Int_t i=0;i<nptbin;i++){
 286     printf("%f +/- %f -  %f +/- %f\n",b[i][0],b[i][1],b2[i][0],b2[i][1]);
 287
 288     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 289     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 290
 291     xpt[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 292     expt[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 293     eff[i] = b2[i][0]/(b[i][0]-b2[i][0]*weightS);
 294
 295     b[i][0] = b[i][0]-b2[i][0]*weightS;
 296
 297     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]));
 298
 299     if(TMath::Abs(efferr[i]) > 1)efferr[i]=1;
 300   }
 301   new TCanvas();
 302   TGraphErrors *geff = new TGraphErrors(nptbin,xpt,eff,expt,efferr);
 303   geff->Draw("AP");
 304
 305   char flag[100];
 306   flag[0] = '\0';
 307
 308   if(isMC){
 309     if(selectTrue) sprintf(flag,"true");
 310     else if(!keepTrue) sprintf(flag,"back");
 311   }
 312
 313   char flag2[100];
 314   flag2[0] = '\0';
 315
 316   Bool_t kWriteME = kFALSE;
 317
 318   char etarange[100];
 319   sprintf(etarange,"_%.1f-%.1f_",etaminkp,etamaxkp);
 320
 321   if(kGoodMatch)
 322     sprintf(flag2,"GM");
 323
 324   if(bayesVsigma)
 325     sprintf(flag2,"BayesVsSigma");
 326
 327   if(kSigma2vs3)
 328     sprintf(flag2,"Sigma2vs3");
 329
 330   if(kOverAll)
 331     sprintf(flag2,"OverAll");
 332   if(kOverAllTOFmatch)
 333     sprintf(flag2,"OverAllTOF");
 334   if(kOverAll2Sigma)
 335     sprintf(flag2,"OverAll2sigma");
 336
 337   if(pos){
 338     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);
 339     else{
 340       sprintf(name,"kaonPos%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 341       if(!(kOverAll || bayesVsigma || kGoodMatch || kSigma2vs3)) kWriteME = kTRUE;
 342     }
 343   }
 344   else{
 345     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);
 346     else sprintf(name,"kaonNeg%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 347   }
 348
 349   geff->SetTitle("K efficiency (from #phi);p_{T} (GeV/#it{c};efficiency");
 350   TFile *fout = new TFile(name,"RECREATE");
 351   geff->Write();
 352   if(kWriteME) hm->Write();
 353   fout->Close();
 354
 355   if(kWriteME) hm->Draw("SAME");
 356 }
 357
 358 TH2F *GetHistoKap(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkp,Float_t pMinkn,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 359
 360   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]};
 361   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]};
 362
 363   if(kOverAll){
 364     x[6] = 0.0001;
 365     x2[9] = 5.9;
 366     if(pMinkp > 0.19) x2[9] = 4.9;
 367   }
 368
 369   if(kOverAllTOFmatch && pMinkp > 0.19){
 370     x[6] = 1.0001;
 371     x2[9] = 4.9;
 372   }
 373
 374   if(kOverAll2Sigma && pMinkp > 0.09){
 375     x2[9] = 2;
 376     x[6] = 1.0001;
 377   }
 378
 379   if(kGoodMatch){
 380     x[6] = 1.0001;
 381     if(pMinkp > 0)
 382       x2[9] = 4.9;
 383
 384   }
 385
 386   if(kTOFmatch){
 387     x[6] = 1.0001;
 388   }
 389
 390   if(kSigma2vs3){
 391     x[6] = 1.0001;
 392     x2[9] = 3;
 393     if(pMinkp > 0)
 394       x2[9] = 2;
 395   }
 396
 397   if(bayesVsigma){
 398     if(pMinkp > 0){
 399       x[4] = 0.2001;
 400       x2[9] = 5;
 401     }
 402     else{
 403       x2[9] = 3;
 404     }
 405
 406
 407   }
 408
 409   if(require5sigma) x2[9] = 4.9;
 410
 411   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 412
 413   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 414
 415   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#phi} (GeV/#it{c}^{2})");
 416   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 417
 418   return h;
 419 }
 420
 421 TH2F *GetHistoKan(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkn,Float_t pMinkp,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 422
 423   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]};
 424   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]};
 425
 426  if(kOverAll){
 427     x[7] = 0.0001;
 428     x2[10] = 5.9;
 429     if(pMinkn > 0.19) x2[10] = 4.9;
 430   }
 431
 432   if(kOverAllTOFmatch && pMinkn > 0.19){
 433     x[7] = 1.0001;
 434     x2[10] = 4.9;
 435   }
 436
 437   if(kOverAll2Sigma && pMinkn > 0.09){
 438     x2[10] = 2;
 439     x[7] = 1.0001;
 440   }
 441
 442   if(kGoodMatch){
 443     x[7] = 1.0001;
 444     if(pMinkn > 0)
 445       x2[10] = 4.9;
 446
 447   }
 448
 449   if(kTOFmatch){
 450     x[7] = 1.0001;
 451   }
 452
 453   if(kSigma2vs3){
 454     x[7] = 1.0001;
 455     x2[10] = 3;
 456     if(pMinkn > 0)
 457       x2[10] = 2;
 458   }
 459
 460  if(bayesVsigma){
 461     if(pMinkn > 0){
 462       x[5] = 0.2001;
 463       x2[10] = 5;
 464     }
 465     else{
 466       x2[10] = 3;
 467     }
 468   }
 469
 470   if(require5sigma) x2[10] = 4.9;
 471
 472   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid2;
 473
 474   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 475
 476   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#phi} (GeV/#it{c}^{2})");
 477   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 478
 479   return h;
 480 }
 481
 482
 483 void fit(TH1D *h,Float_t *a,char *opt,char *opt2,Float_t pt){
 484   if(h->GetEntries() < 1){
 485     if(a){
 486       a[0]=0.01;
 487       a[1]=1;
 488     }
 489     return;
 490   }
 491
 492
 493  fall->SetParameter(0,100);
 494  fall->SetParameter(0,1.01898 + 2.4e-04*pt);
 495  fall->SetParameter(2,0.0044);
 496  fall->SetParameter(3,0.0015);
 497
 498  fall->SetParLimits(0,-100,100000);
 499  fall->SetParLimits(1,1.01898 + 2.4e-04*pt-1e-03,1.01898 + 2.4e-04*pt+1e-03);
 500  fall->SetParLimits(2,0.0005,0.006);
 501  fall->SetParLimits(3,0.001,0.0017);
 502
 503  fall->FixParameter(1,1.01884 + 2.9891e-04*pt);
 504  fall->FixParameter(2,0.0044);
 505  fall->FixParameter(3,7.57574e-04 + 3.85408e-04*pt);
 506
 507  fall->ReleaseParameter(4);
 508  fall->ReleaseParameter(5);
 509  fall->ReleaseParameter(6);
 510  fall->ReleaseParameter(7);
 511  fall->ReleaseParameter(8);
 512
 513
 514  if(!kGoodMatch && !kSigma2vs3){
 515    if(pt > 1.5){
 516      fall->FixParameter(7,0);
 517      fall->FixParameter(8,0);
 518    }
 519    if(pt > 1.7){
 520      fall->FixParameter(6,0);
 521    }
 522  }
 523
 524  if(selectTrue){
 525    fall->FixParameter(4,0);
 526    fall->FixParameter(5,0);
 527    fall->FixParameter(6,0);
 528    fall->FixParameter(7,0);
 529    fall->FixParameter(8,0);
 530  }
 531
 532  char name[100];
 533  TF1 *ftmp=fall;
 534
 535  TF1 *ftmp2=new TF1(*fsign);
 536  sprintf(name,"fsign%i",ifunc);
 537  ftmp2->SetName(name);
 538
 539  TF1 *ftmp3=new TF1(*fback);
 540  sprintf(name,"ftmp3%i",ifunc);
 541  ftmp3->SetName(name);
 542
 543  ifunc++;
 544
 545  h->Fit(ftmp,opt,opt2,fitmin,fitmax);
 546  h->Draw("ERR");
 547
 548  ftmp2->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(0));
 549  ftmp2->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(1));
 550  ftmp2->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(2));
 551  ftmp2->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(3));
 552  ftmp2->Draw("SAME");
 553  ftmp3->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(4));
 554  ftmp3->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(5));
 555  ftmp3->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(6));
 556  ftmp3->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(7));
 557  ftmp3->SetParameter(4,ftmp->GetParameter(8));
 558  ftmp3->Draw("SAME");
 559
 560  Float_t mean = ftmp->GetParameter(1);
 561  Float_t sigma = 0.0044;//TMath::Abs(ftmp->GetParameter(2));
 562
 563  Float_t signI = ftmp2->Integral(mean-10*sigma,mean+10*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 564  Float_t backI = ftmp3->Integral(mean-3*sigma,mean+3*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 565
 566  Float_t errI = TMath::Sqrt(ftmp->GetParError(0)*ftmp->GetParError(0)/(0.001+ftmp->GetParameter(0))/(0.001+ftmp->GetParameter(0)));
 567
 568  printf("signal(5 sigma) = %f +/- %f(fit) +/- %f(stat)\n",signI,errI*signI,TMath::Sqrt(signI));
 569  printf("backgr(3sigma) = %f\n",backI);
 570  printf("significance(3 sigma) = %f\n",signI/sqrt(signI+backI));
 571
 572  if(a){
 573    a[0]=signI;
 574    a[1]=signI*errI*signI*errI + signI;
 575    a[1] = TMath::Sqrt(a[1]);
 576    if(ftmp->GetNDF()) a[2] = ftmp->GetChisquare()/ftmp->GetNDF();
 577
 578
 579    if(selectTrue){
 580      a[0] = h->GetEntries();
 581      a[1] = TMath::Sqrt(a[0]);
 582    }
 583  }
 584 }
 585
 586 void AddHisto(TH2F *h1,TH2F *h2,Float_t w){
 587   Int_t nbinx = h1->GetNbinsX();
 588   Int_t nbiny = h1->GetNbinsY();
 589
 590   for(Int_t i=1;i<=nbinx;i++){
 591     for(Int_t j=1;j<=nbiny;j++){
 592       Double_t val = h1->GetBinContent(i,j) + h2->GetBinContent(i,j)*w;
 593       Float_t err = TMath::Min(TMath::Sqrt(val),val);
 594       h1->SetBinContent(i,j,val);
 595       h1->SetBinError(i,j,err);
 596     }
 597   }
 598 }