PWGPP/pid/doeffPi.C

   1 TObject* fContPid1;
   2 TObject* fContPid2;
   3 const Int_t nBinPid = 14; // pt,eta, ptPip, ptPin, PPip, PPin, TOF3sigmaPip, TOF3sigmaPin, isPhiTrue, nsigmaPip, nsigmaPin
   4 // 0.985 < mass < 1.045 (60) and 0 < centrality < 100 (10)
   5 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*/};
   6 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};
   7 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};
   8
   9 TF1 *fsign;
  10 TF1 *fall;
  11 TF1 *fback;
  12
  13 Int_t ifunc=0;
  14
  15 Float_t fitmin = 0.3;
  16 Float_t fitmax = 0.7;
  17
  18 Int_t cmin = 1;
  19 Int_t cmax = 8;
  20
  21 Float_t weightS = -1.;
  22
  23 Int_t rebinsize = 4;
  24
  25 Int_t parplotted = 2;
  26
  27 Bool_t isMC = kFALSE; // don't change this (is set automatically)
  28 Bool_t selectTrue = kTRUE; // put it to true to remove background (only for MC)
  29 Bool_t keepTrue = kFALSE; // put it to false to fit only background (only for MC)
  30
  31 Bool_t kGoodMatch = kFALSE; // to check good matching
  32
  33 Bool_t kSigma2vs3 = kFALSE; // to check good matching
  34
  35 Bool_t require5sigma = kFALSE; // don't touch this flag
  36
  37 Bool_t bayesVsigma = kFALSE; // only to do checks
  38
  39 Bool_t kTOFmatch = kFALSE; // for combined PID requires TOF matching
  40
  41 Bool_t kOverAll = kTRUE;
  42 Bool_t kOverAllTOFmatch = kFALSE;
  43 Bool_t kOverAll2Sigma = kTRUE;
  44
  45
  46 Bool_t kLoaded=kFALSE;
  47 LoadLib(){
  48   weightS = -1.;
  49
  50   if(! kLoaded){
  51     gSystem->Load("libVMC.so");
  52     gSystem->Load("libPhysics.so");
  53     gSystem->Load("libTree.so");
  54     gSystem->Load("libMinuit.so");
  55     gSystem->Load("libSTEERBase.so");
  56     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  57     gSystem->Load("libAOD.so");
  58     gSystem->Load("libESD.so");
  59     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  60     gSystem->Load("libANALYSISalice.so");
  61     gSystem->Load("libCORRFW.so");
  62     gSystem->Load("libNetx.so");
  63     gSystem->Load("libPWGPPpid.so");
  64
  65     TFile *f = new TFile("AnalysisResults.root");
  66     f->ls();
  67     TList *l = (TList *) f->Get("contK0sBayes1");
  68     l->ls();
  69     fContPid1 = (AliPIDperfContainer *) l->At(0);
  70     fContPid2 = (AliPIDperfContainer *) l->At(1);
  71   }
  72   kLoaded = kTRUE;
  73
  74   // check if MC
  75   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]};
  76   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]};
  77
  78   AliPIDperfContainer *tmp = fContPid1;
  79   TH1D *h = tmp->GetQA(0, x, x2)->ProjectionX("checkMC");
  80
  81   if(h->GetEntries()) isMC = kTRUE;
  82   else isMC=kFALSE;
  83
  84   if(!isMC){
  85     selectTrue = kFALSE;
  86     keepTrue = kTRUE;
  87   }
  88   else{
  89     printf("MC truth found!!!!!!\nIt is MC!!!!!!");
  90   }
  91
  92   fsign = new TF1("fsign","[0]*TMath::Voigt(x-[1],[3],[2])",fitmin,fitmax);
  93   fback = new TF1("fback","pol1",fitmin,fitmax);
  94   fall = new TF1("fall","[0]*TMath::Voigt(x-[1],[3],[2]) + pol1(4)",fitmin,fitmax);
  95
  96   fsign->SetLineColor(2);
  97   fback->SetLineColor(4);
  98
  99   if(kSigma2vs3){
 100     kGoodMatch=kFALSE;
 101     kOverAll = 0;
 102   }
 103
 104   if(bayesVsigma){
 105     kOverAll = 0;
 106     kGoodMatch=kFALSE;
 107     kSigma2vs3=kFALSE;
 108     kTOFmatch=kTRUE;
 109     weightS = -0.7;
 110   }
 111 }
 112
 113 doeffPi(Int_t pos=1,Float_t prob=0.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8){
 114   LoadLib();
 115
 116   Int_t nptbin = binPid[2];
 117   Float_t minptbin = xmin[2];
 118   Float_t maxptbin = xmax[2];
 119
 120   if(pos == 0){
 121     nptbin = binPid[3];
 122     minptbin = xmin[3];
 123     maxptbin = xmax[3];
 124   }
 125
 126   if(prob > 0.1999){
 127     kGoodMatch = kFALSE;
 128     kSigma2vs3 = kFALSE;
 129     if(! kOverAll) require5sigma = kTRUE;
 130     if(!isMC) weightS = -0.95;
 131   }
 132
 133   TCanvas *c = new TCanvas();
 134   c->Divide((nptbin+1)/2,2);
 135   TH2F *hh.*hh2;
 136   TH1D *h,*h2;
 137   char name[100];
 138   Float_t b[50][3];
 139
 140   Double_t xx[50],yy[50];
 141   Double_t exx[50],eyy[50];
 142
 143   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 144     c->cd(i+1)->SetLogy();
 145     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 146     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 147
 148     xx[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 149     exx[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 150
 151     Float_t pp=0.1;
 152     if(prob < 0.2) pp = 0.;
 153     if(pos) hh=GetHistoPip(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 154     else hh=GetHistoPin(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 155     sprintf(name,"TOF matched: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 156     hh->SetTitle(name);
 157     sprintf(name,"hNoPid%i",i);
 158
 159     pp=prob;
 160     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 161     if(pos) hh2=GetHistoPip(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 162     else hh2=GetHistoPin(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 163     AddHisto(hh,hh2,weightS);
 164
 165     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 166     h->RebinX(rebinsize);
 167     h->Draw("ERR");
 168     h->SetMarkerStyle(24);
 169     b[i][0]=-1;
 170     Int_t ntrial = 0;
 171     Float_t chi2 = 10000;
 172     while(ntrial < 10 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 173       fit(h,b[i],"WW","",xx[i]);
 174       c1->Update();
 175 //       getchar();
 176       fit(h,b[i],"","",xx[i]);
 177       ntrial++;
 178       chi2 = b[i][2];
 179       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 180       c1->Update();
 181 //       getchar();
 182
 183     }
 184
 185     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 186     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 187   }
 188
 189   TGraphErrors *gpar = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 190   c->cd(8);
 191   gpar->Draw("AP");
 192   gpar->SetMarkerStyle(20);
 193
 194   TCanvas *c2 = new TCanvas();
 195   c2->Divide((nptbin+1)/2,2);
 196   Float_t b2[50][3];
 197
 198   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 199     c2->cd(i+1);
 200     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 201     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 202
 203     Float_t pp=prob;
 204     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 205     if(pos) hh=GetHistoPip(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 206     else hh=GetHistoPin(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 207     sprintf(name,"P_{TOF} > 0.8: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 208     hh->SetTitle(name);
 209     sprintf(name,"hPid60_%i",i);
 210     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 211     h->RebinX(rebinsize);
 212     h->Draw("ERR");
 213     h->SetMarkerStyle(24);
 214     b2[i][0]=-1;
 215     Int_t ntrial = 0;
 216     Float_t chi2 = 10000;
 217     while(ntrial < 40 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 218       fit(h,b2[i],"WW","");
 219       fit(h,b2[i],"","");
 220       ntrial++;
 221       chi2 = b2[i][2];
 222       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 223     }
 224     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 225     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 226
 227   }
 228
 229   TGraphErrors *gpar2 = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 230   c2->cd(8);
 231   gpar2->Draw("AP");
 232   gpar2->SetMarkerStyle(20);
 233
 234   Double_t xpt[50],expt[50],eff[50],efferr[50];
 235   for(Int_t i=0;i<nptbin;i++){
 236     printf("%f +/- %f -  %f +/- %f\n",b[i][0],b[i][1],b2[i][0],b2[i][1]);
 237
 238     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 239     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 240
 241     xpt[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 242     expt[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 243     eff[i] = b2[i][0]/(b[i][0]-b2[i][0]*weightS);
 244
 245     b[i][0] = b[i][0]-b2[i][0]*weightS;
 246
 247     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]));
 248
 249     if(TMath::Abs(efferr[i]) > 1)efferr[i]=1;
 250   }
 251   new TCanvas();
 252   TGraphErrors *geff = new TGraphErrors(nptbin,xpt,eff,expt,efferr);
 253   geff->Draw("AP");
 254
 255   char flag[100];
 256   sprintf(flag,"");
 257
 258   if(isMC){
 259     if(selectTrue) sprintf(flag,"true");
 260     else if(!keepTrue) sprintf(flag,"back");
 261   }
 262
 263   char flag2[100];
 264   sprintf(flag2,"");
 265
 266   char etarange[100];
 267   sprintf(etarange,"_%.1f-%.1f_",etaminkp,etamaxkp);
 268
 269   if(kGoodMatch)
 270     sprintf(flag2,"GM");
 271
 272   if(bayesVsigma)
 273     sprintf(flag2,"BayesVsSigma");
 274
 275   if(kSigma2vs3)
 276     sprintf(flag2,"Sigma2vs3");
 277
 278   if(kOverAll)
 279     sprintf(flag2,"OverAll");
 280   if(kOverAllTOFmatch)
 281     sprintf(flag2,"OverAllTOF");
 282   if(kOverAll2Sigma)
 283     sprintf(flag2,"OverAll2sigma");
 284
 285   if(pos){
 286     if(prob >=0.2) sprintf(name,"pionPos%sP%iEff%i_%i%s%s.root",etarange,Int_t(prob*100),(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 287     else sprintf(name,"pionPos%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 288   }
 289   else{
 290     if(prob >=0.2) sprintf(name,"pionNeg%sP%iEff%i_%i%s%s.root",etarange,Int_t(prob*100),(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 291     else sprintf(name,"pionNeg%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 292   }
 293
 294   TFile *fout = new TFile(name,"RECREATE");
 295   geff->Write();
 296   fout->Close();
 297
 298
 299   TF1 *ff = new TF1("ff","[0] - [1]*TMath::Exp([2]*x)",0,3);
 300   ff->SetParameter(0,0.67);
 301   ff->SetParameter(1,1.14383e+00);
 302   ff->SetParameter(2,-2.29910);
 303   ff->SetLineColor(4);
 304   ff->SetLineColor(2);
 305   ff->Draw("SAME");
 306
 307   TF1 *ff2 = new TF1("ff2","[0] - [1]*TMath::Exp([2]*x)",0,3);
 308   ff2->SetParameter(0,0.67);
 309   ff2->SetParameter(1,9.23126e-01);
 310   ff2->SetParameter(2,-1.851);
 311   ff2->SetLineColor(4);
 312   ff2->Draw("SAME");
 313 }
 314
 315 TH2F *GetHistoPip(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){
 316
 317   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]};
 318   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]};
 319
 320   if(kOverAll){
 321     x[6] = 0.0001;
 322     x2[9] = 5.9;
 323     if(pMinkp > 0.19) x2[9] = 4.9;
 324   }
 325
 326   if(kOverAllTOFmatch && pMinkp > 0.19){
 327     x[6] = 1.0001;
 328     x2[9] = 4.9;
 329   }
 330
 331   if(kOverAll2Sigma && pMinkp > 0.09){
 332     x2[9] = 4.9;
 333     x[6] = 1.0001;
 334   }
 335
 336   if(kGoodMatch){
 337     x[6] = 1.0001;
 338     if(pMinkp > 0)
 339       x2[9] = 4.9;
 340
 341   }
 342
 343   if(kTOFmatch){
 344     x[6] = 1.0001;
 345   }
 346
 347   if(kSigma2vs3){
 348     x[6] = 1.0001;
 349     x2[9] = 3;
 350     if(pMinkp > 0)
 351       x2[9] = 2;
 352   }
 353
 354   if(bayesVsigma){
 355     if(pMinkp > 0){
 356       x[4] = 0.2001;
 357       x2[9] = 5;
 358     }
 359     else{
 360       x2[9] = 3;
 361     }
 362
 363
 364   }
 365
 366   if(require5sigma) x2[9] = 4.9;
 367
 368   AliPIDperfContainer *tmp = fContPid1;
 369
 370   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 371
 372   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 373   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 374
 375   return h;
 376 }
 377
 378 TH2F *GetHistoPin(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){
 379
 380   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]};
 381   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]};
 382
 383   if(kOverAll){
 384     x[7] = 0.0001;
 385     x2[10] = 5.9;
 386     if(pMinkn > 0.19) x2[10] = 4.9;
 387   }
 388
 389   if(kOverAllTOFmatch && pMinkn > 0.19){
 390     x[7] = 1.0001;
 391     x2[10] = 4.9;
 392   }
 393
 394   if(kOverAll2Sigma && pMinkn > 0.09){
 395     x2[10] = 2;
 396     x[7] = 1.0001;
 397   }
 398
 399   if(kGoodMatch){
 400     x[7] = 1.0001;
 401     if(pMinkn > 0)
 402       x2[10] = 4.9;
 403
 404   }
 405
 406   if(kTOFmatch){
 407     x[7] = 1.0001;
 408   }
 409
 410   if(kSigma2vs3){
 411     x[7] = 1.0001;
 412     x2[10] = 3;
 413     if(pMinkn > 0)
 414       x2[10] = 2;
 415   }
 416
 417  if(bayesVsigma){
 418     if(pMinkn > 0){
 419       x[5] = 0.2001;
 420       x2[10] = 5;
 421     }
 422     else{
 423       x2[10] = 3;
 424     }
 425   }
 426
 427   if(require5sigma) x2[10] = 4.9;
 428
 429   AliPIDperfContainer *tmp = fContPid2;
 430
 431   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 432
 433   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{K^{0}_{s}} (GeV/#it{c}^{2})");
 434   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 435
 436   return h;
 437 }
 438
 439
 440 fit(TH1D *h,Float_t *a=NULL,char *opt="",char *opt2="",Float_t pt=1.5){
 441   if(h->Integral(1,h->GetNbinsX()) < 1){
 442     if(a){
 443       a[0]=0.001;
 444       a[1]=1;
 445     }
 446     return;
 447   }
 448
 449
 450  fall->SetParameter(0,100);
 451  fall->SetParameter(1,0.4971);
 452  fall->SetParameter(2,0.00006);
 453  fall->SetParameter(3,0.0035);
 454
 455  fall->SetParLimits(0,0.00001,10000);
 456  fall->SetParLimits(1,0.4965,0.4985);
 457  fall->SetParLimits(2,0.00005,0.001);
 458  fall->SetParLimits(3,0.002,0.01);
 459
 460  fall->ReleaseParameter(4);
 461  fall->ReleaseParameter(5);
 462
 463  if(selectTrue){
 464    fall->FixParameter(4,0);
 465    fall->FixParameter(5,0);
 466  }
 467
 468  char name[100];
 469  TF1 *ftmp=fall;
 470
 471  TF1 *ftmp2=new TF1(*fsign);
 472  sprintf(name,"fsign%i",ifunc);
 473  ftmp2->SetName(name);
 474
 475  TF1 *ftmp3=new TF1(*fback);
 476  sprintf(name,"ftmp3%i",ifunc);
 477  ftmp3->SetName(name);
 478
 479  ifunc++;
 480
 481  h->Fit(ftmp,opt,opt2,fitmin,fitmax);
 482  h->Draw("ERR");
 483
 484  ftmp2->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(0));
 485  ftmp2->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(1));
 486  ftmp2->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(2));
 487  ftmp2->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(3));
 488  ftmp2->Draw("SAME");
 489  ftmp3->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(4));
 490  ftmp3->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(5));
 491  ftmp3->Draw("SAME");
 492
 493  Float_t mean = ftmp->GetParameter(1);
 494  Float_t sigma = 0.0044;
 495
 496  Float_t signI = ftmp2->Integral(mean-10*sigma,mean+10*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 497  Float_t backI = ftmp3->Integral(mean-3*sigma,mean+3*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 498
 499  Float_t errI = TMath::Sqrt(ftmp->GetParError(0)*ftmp->GetParError(0)/(0.001+ftmp->GetParameter(0))/(0.001+ftmp->GetParameter(0)));
 500
 501  printf("signal(5 sigma) = %f +/- %f(fit) +/- %f(stat)\n",signI,errI*signI,TMath::Sqrt(signI));
 502  printf("backgr(3sigma) = %f\n",backI);
 503  printf("significance(3 sigma) = %f\n",signI/sqrt(signI+backI));
 504
 505  if(a){
 506    a[0]=signI;
 507    a[1]=signI*errI*signI*errI + signI;
 508    a[1] = TMath::Sqrt(a[1]);
 509    if(ftmp->GetNDF()) a[2] = ftmp->GetChisquare()/ftmp->GetNDF();
 510
 511
 512    if(selectTrue){
 513      a[0] = h->Integral(1,h->GetNbinsX());
 514      a[1] = TMath::Sqrt(a[0]);
 515    }
 516  }
 517 }
 518
 519 AddHisto(TH2F *h1,TH2F *h2,Float_t w){
 520   Int_t nbinx = h1->GetNbinsX();
 521   Int_t nbiny = h1->GetNbinsY();
 522
 523   for(Int_t i=1;i<=nbinx;i++){
 524     for(Int_t j=1;j<=nbiny;j++){
 525       Float_t val = h1->GetBinContent(i,j) + h2->GetBinContent(i,j)*w;
 526       Float_t err = TMath::Min(TMath::Sqrt(val),val);
 527       h1->SetBinContent(i,j,val);
 528       h1->SetBinError(i,j,err);
 529     }
 530   }
 531 }