PWGPP/pid/doeffPr.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 #include"TRandom.h"
  11
  12 Int_t LoadLib();
  13 void doeffPr(Int_t pos=1,Float_t prob=0.1,Float_t etaminkp=-0.8,Float_t etamaxkp=0.8);
  14 TH2F *GetHistoPrp(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 *GetHistoPrn(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
  19 TObject* fContPid1;
  20 TObject* fContPid2;
  21 const Int_t nBinPid = 14; // pt,eta, ptPip, ptPin, PPip, PPin, TOF3sigmaPip, TOF3sigmaPin, isPhiTrue, nsigmaPip, nsigmaPin
  22 // 0.985 < mass < 1.045 (60) and 0 < centrality < 100 (10)
  23 Int_t binPid[nBinPid] = {1/*ptPhi*/,8/*EtaPr*/,20/*pt+*/,20/*pt-*/,5/*P+*/,1/*P-*/,2/*TOFmatch+*/,2/*TOFmatch-*/,2/*istrue*/,4/*Nsigma+*/,4/*Nsigma-*/,1/*DeltaPhi+*/,1/*DeltaPhi-*/,1/*Psi*/};
  24 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};
  25 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};
  26
  27 TF1 *fsign;
  28 TF1 *fall;
  29 TF1 *fback;
  30
  31 Int_t ifunc=0;
  32
  33 Float_t fitmin = 1.08;
  34 Float_t fitmax = 1.15;
  35
  36 Int_t cmin = 1; // min 1
  37 Int_t cmax = 10; // max 10
  38
  39 Float_t weightS = -1.;
  40
  41 Int_t rebinsize = 1;
  42
  43 Int_t parplotted = 2;
  44
  45 Bool_t isMC = kFALSE; // don't change this (is set automatically)
  46 Bool_t selectTrue = kTRUE; // put it to true to remove background (only for MC)
  47 Bool_t keepTrue = kFALSE; // put it to false to fit only background (only for MC)
  48
  49 Bool_t kGoodMatch = kFALSE; // to check good matching
  50
  51 Bool_t kSigma2vs3 = kFALSE; // to check good matching
  52
  53 Bool_t require5sigma = kFALSE; // don't touch this flag
  54
  55 Bool_t bayesVsigma = kFALSE; // only to do checks
  56
  57 Bool_t kTOFmatch = kFALSE; // for combined PID requires TOF matching
  58
  59 Bool_t kOverAll = kFALSE;
  60 Bool_t kOverAllTOFmatch = kFALSE;
  61 Bool_t kOverAll2Sigma = kFALSE;
  62 Bool_t kPid2Sigma = kFALSE;
  63 Bool_t kPid3Sigma = kFALSE;
  64
  65 TH2F *hmatched;
  66 TH2F *htracked;
  67
  68 Bool_t kLoaded=kFALSE;
  69 Int_t LoadLib(){
  70   weightS = -1.;
  71
  72   require5sigma = kFALSE;
  73
  74   if(! kLoaded){
  75     gSystem->Load("libVMC.so");
  76     gSystem->Load("libPhysics.so");
  77     gSystem->Load("libTree.so");
  78     gSystem->Load("libMinuit.so");
  79     gSystem->Load("libSTEERBase.so");
  80     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  81     gSystem->Load("libAOD.so");
  82     gSystem->Load("libESD.so");
  83     gSystem->Load("libANALYSIS.so");
  84     gSystem->Load("libANALYSISalice.so");
  85     gSystem->Load("libCORRFW.so");
  86     gSystem->Load("libNetx.so");
  87     gSystem->Load("libPWGPPpid.so");
  88
  89     TFile *f = new TFile("AnalysisResults.root");
  90     TList *l = (TList *) f->Get("contLambdaBayes1");
  91     TList *l2 = (TList *) f->Get("contLambdaBayes2");
  92
  93     if(!(l && l2)) return 0;
  94
  95     fContPid1 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID");
  96     fContPid2 = (AliPIDperfContainer *) l->FindObject("contPID2");
  97
  98     hmatched = (TH2F *) l2->FindObject("hMatchPr");
  99     htracked = (TH2F *) l2->FindObject("hTrackingPr");
 100   }
 101   kLoaded = kTRUE;
 102
 103   // check if MC
 104   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],xmin[11],xmin[12],xmin[13]};
 105   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],xmax[11],xmax[12],xmax[13]};
 106
 107   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 108   TH1D *h = tmp->GetQA(0, x, x2)->ProjectionX("checkMC");
 109
 110   if(h->GetEntries()) isMC = kTRUE;
 111   else isMC=kFALSE;
 112
 113   if(!isMC){
 114     selectTrue = kFALSE;
 115     keepTrue = kTRUE;
 116   }
 117   else{
 118     printf("MC truth found!!!!!!\nIt is MC!!!!!!");
 119   }
 120
 121   fsign = new TF1("fsign","gaus(0) +0.5*[0]*TMath::Exp(-[3]*TMath::Abs(x-[1]))",fitmin,fitmax);
 122   fback = new TF1("fback","pol2",fitmin,fitmax);
 123   fall = new TF1("fall","gaus(0) +0.5*[0]*TMath::Exp(-[3]*TMath::Abs(x-[1])) + pol2(4)",fitmin,fitmax);
 124
 125   fsign->SetLineColor(2);
 126   fback->SetLineColor(4);
 127
 128   if(kSigma2vs3){
 129     kGoodMatch=kFALSE;
 130     kOverAll = 0;
 131   }
 132
 133   if(bayesVsigma){
 134     kOverAll = 0;
 135     kGoodMatch=kFALSE;
 136     kSigma2vs3=kFALSE;
 137     kTOFmatch=kTRUE;
 138     weightS = -0.7;
 139   }
 140
 141   return 1;
 142 }
 143
 144 void doeffPr(Int_t pos,Float_t prob,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 145   LoadLib();
 146   TH1D *hm = hmatched->ProjectionX("matchingPrEff",cmin,cmax);
 147   TH1D *ht = htracked->ProjectionX("tracking",cmin,cmax);
 148
 149   hm->GetYaxis()->SetTitle("TOF matching eff.");
 150   hm->SetTitle("Using probability as weights");
 151
 152   hm->Sumw2();
 153   ht->Sumw2();
 154
 155   hm->Divide(hm,ht,1,1,"B");
 156
 157   Int_t nptbin = binPid[2];
 158   Float_t minptbin = xmin[2];
 159   Float_t maxptbin = xmax[2];
 160
 161   if(pos == 0){
 162     nptbin = binPid[3];
 163     minptbin = xmin[3];
 164     maxptbin = xmax[3];
 165   }
 166
 167   if(prob > 0.1999|| kPid3Sigma ||kPid2Sigma){
 168     kGoodMatch = kFALSE;
 169     kSigma2vs3 = kFALSE;
 170 //    if(! kOverAll) require5sigma = kTRUE;
 171     if(!isMC) weightS = -0.95;
 172   }
 173
 174   TCanvas *c1 = new TCanvas();
 175   c1->Divide((nptbin+1)/2,2);
 176   TH2F *hh,*hh2;
 177   TH1D *h;
 178   char name[100];
 179   Float_t b[50][3];
 180
 181   Double_t xx[50],yy[50];
 182   Double_t exx[50],eyy[50];
 183
 184   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 185     c1->cd(i+1);//->SetLogy();
 186     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 187     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 188
 189     xx[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 190     exx[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 191
 192     Float_t pp=0.1;
 193     if(prob < 0.2) pp = 0.;
 194     if(pos) hh=GetHistoPrp(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 195     else hh=GetHistoPrn(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 196     sprintf(name,"TOF matched: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 197     hh->SetTitle(name);
 198     sprintf(name,"hNoPid%i",i);
 199
 200     pp=prob;
 201     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 202     if(pos) hh2=GetHistoPrp(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 203     else hh2=GetHistoPrn(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 204     AddHisto(hh,hh2,weightS);
 205
 206     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 207     h->RebinX(rebinsize);
 208     h->Draw("ERR");
 209     h->SetMarkerStyle(24);
 210     b[i][0]=-1;
 211     Int_t ntrial = 0;
 212     Float_t chi2 = 10000;
 213     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 214       fit(h,b[i],"WW","",xx[i]);
 215       c1->Update();
 216 //       getchar();
 217       fit(h,b[i],"","",xx[i]);
 218       ntrial++;
 219       chi2 = b[i][2];
 220       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 221       c1->Update();
 222 //       getchar();
 223
 224     }
 225
 226     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 227     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 228   }
 229
 230   TGraphErrors *gpar = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 231   c1->cd(8);
 232 //   gpar->Draw("AP");
 233   gpar->SetMarkerStyle(20);
 234
 235   TCanvas *c2 = new TCanvas();
 236   c2->Divide((nptbin+1)/2,2);
 237   Float_t b2[50][3];
 238
 239   for(Int_t i=0;i < nptbin;i++){
 240     c2->cd(i+1);
 241     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 242     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 243
 244     Float_t pp=prob;
 245     if(prob < 0.2) pp = 0.1;
 246     if(pos) hh=GetHistoPrp(ptmin,ptmax,pp,0.0,etaminkp,etamaxkp);
 247     else hh=GetHistoPrn(ptmin,ptmax,pp,0.0);
 248     sprintf(name,"P_{TOF} > 0.8: %f < p_{T} < %f GeV/#it{c}",ptmin,ptmax);
 249     hh->SetTitle(name);
 250     sprintf(name,"hPid60_%i",i);
 251     h = hh->ProjectionX(name,cmin,cmax);
 252     h->RebinX(rebinsize);
 253     h->Draw("ERR");
 254     h->SetMarkerStyle(24);
 255     b2[i][0]=-1;
 256     Int_t ntrial = 0;
 257     Float_t chi2 = 10000;
 258     while(ntrial < 3 && (chi2 > 20 + 1000*selectTrue)){
 259       fit(h,b2[i],"WW","",xx[i]);
 260       fit(h,b2[i],"","",xx[i]);
 261       ntrial++;
 262       chi2 = b2[i][2];
 263       printf("chi2 = %f\n",chi2);
 264     }
 265     yy[i] = fall->GetParameter(parplotted);
 266     eyy[i] = fall->GetParError(parplotted);
 267
 268   }
 269
 270   TGraphErrors *gpar2 = new TGraphErrors(nptbin,xx,yy,exx,eyy);
 271   c2->cd(8);
 272 //   gpar2->Draw("AP");
 273   gpar2->SetMarkerStyle(20);
 274
 275   Double_t xpt[50],expt[50],eff[50],efferr[50];
 276   for(Int_t i=0;i<nptbin;i++){
 277     printf("%f +/- %f -  %f +/- %f\n",b[i][0],b[i][1],b2[i][0],b2[i][1]);
 278
 279     Float_t ptmin = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i);
 280     Float_t ptmax = minptbin+(maxptbin-minptbin)/nptbin*(i+1);
 281
 282     xpt[i] = (ptmin+ptmax)/2;
 283     expt[i] = (-ptmin+ptmax)/2;
 284     eff[i] = b2[i][0]/(b[i][0]-b2[i][0]*weightS);
 285
 286     b[i][0] = b[i][0]-b2[i][0]*weightS;
 287
 288     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]));
 289
 290     if(TMath::Abs(efferr[i]) > 1)efferr[i]=1;
 291   }
 292   new TCanvas();
 293   TGraphErrors *geff = new TGraphErrors(nptbin,xpt,eff,expt,efferr);
 294   geff->Draw("AP");
 295
 296   char flag[100];
 297   flag[0] = '\0';
 298
 299   if(isMC){
 300     if(selectTrue) sprintf(flag,"true");
 301     else if(!keepTrue) sprintf(flag,"back");
 302   }
 303
 304   char flag2[100];
 305   flag2[0] = '\0';
 306
 307   Bool_t kWriteME = kFALSE;
 308
 309   char etarange[100];
 310   sprintf(etarange,"_%.1f-%.1f_",etaminkp,etamaxkp);
 311
 312   if(kGoodMatch)
 313     sprintf(flag2,"GM");
 314
 315   if(bayesVsigma)
 316     sprintf(flag2,"BayesVsSigma");
 317
 318   if(kSigma2vs3)
 319     sprintf(flag2,"Sigma2vs3");
 320
 321   if(kOverAll)
 322     sprintf(flag2,"OverAll");
 323   if(kOverAllTOFmatch)
 324     sprintf(flag2,"OverAllTOF");
 325   if(kOverAll2Sigma)
 326     sprintf(flag2,"OverAll2sigma");
 327
 328   if(kPid3Sigma)
 329     sprintf(flag2,"pid3sigma");
 330   if(kPid2Sigma)
 331     sprintf(flag2,"pid2sigma");
 332
 333   if(pos){
 334     if(prob >=0.2) sprintf(name,"protonPos%sP%iEff%i_%i%s%s.root",etarange,Int_t(prob*100),(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 335     else{
 336       sprintf(name,"protonPos%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 337       if(!(kOverAll || bayesVsigma || kGoodMatch || kSigma2vs3)) kWriteME = kTRUE;
 338     }
 339   }
 340   else{
 341     if(prob >=0.2) sprintf(name,"protonNeg%sP%iEff%i_%i%s%s.root",etarange,Int_t(prob*100),(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 342     else sprintf(name,"protonNeg%sMatchEff%i_%i%s%s.root",etarange,(cmin-1)*10,cmax*10,flag,flag2);
 343   }
 344
 345   geff->SetTitle("p efficiency (from (anti)#Lambda);p_{T} (GeV/#it{c};efficiency");
 346   TFile *fout = new TFile(name,"RECREATE");
 347   geff->Write();
 348   if(kWriteME) hm->Write();
 349   fout->Close();
 350
 351   if(kWriteME) hm->Draw("SAME");
 352 }
 353
 354 TH2F *GetHistoPrp(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkp,Float_t pMinkn,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 355
 356   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 || kPid3Sigma||kPid2Sigma)+0.001,kTOFmatch+0.001,selectTrue,xmin[9],xmin[10],xmin[11],xmin[12],xmin[13]};
 357   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]};
 358
 359   if(kOverAll){
 360     x[6] = 0.0001;
 361     x2[9] = 5.9;
 362     if(pMinkp > 0.19) x2[9] = 4.9;
 363   }
 364
 365   if(kOverAllTOFmatch && pMinkp > 0.19){
 366     x[6] = 1.0001;
 367     x2[9] = 4.9;
 368   }
 369
 370   if(kOverAll2Sigma && pMinkp > 0.09){
 371     x2[9] = 2;
 372     x[6] = 1.0001;
 373   }
 374
 375   if(kGoodMatch){
 376     x[6] = 1.0001;
 377     if(pMinkp > 0)
 378       x2[9] = 4.9;
 379
 380   }
 381
 382   if(kTOFmatch){
 383     x[6] = 1.0001;
 384   }
 385
 386   if(kSigma2vs3){
 387     x[6] = 1.0001;
 388     x2[9] = 3;
 389     if(pMinkp > 0)
 390       x2[9] = 2;
 391   }
 392
 393   if(bayesVsigma){
 394     if(pMinkp > 0){
 395       x[4] = 0.2001;
 396       x2[9] = 5;
 397     }
 398     else{
 399       x2[9] = 3;
 400     }
 401
 402
 403   }
 404
 405   if(require5sigma) x2[9] = 4.9;
 406   if(kPid3Sigma && pMinkp>0.09) x2[9] = 2.9;
 407   if(kPid2Sigma && pMinkp>0.09) x2[9] = 1.9;
 408
 409   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid1;
 410
 411   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 412
 413   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#Lambda} (GeV/#it{c}^{2})");
 414   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 415
 416   return h;
 417 }
 418
 419 TH2F *GetHistoPrn(Float_t pt,Float_t ptM,Float_t pMinkn,Float_t pMinkp,Float_t etaminkp,Float_t etamaxkp){
 420
 421   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 || kPid3Sigma||kPid2Sigma)+0.001,selectTrue,xmin[9],xmin[10],xmin[11],xmin[12],xmin[13]};
 422   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]};
 423
 424   if(kOverAll){
 425     x[7] = 0.0001;
 426     x2[10] = 5.9;
 427     if(pMinkn > 0.19) x2[10] = 4.9;
 428   }
 429
 430   if(kOverAllTOFmatch && pMinkn > 0.19){
 431     x[7] = 1.0001;
 432     x2[10] = 4.9;
 433   }
 434
 435   if(kOverAll2Sigma && pMinkn > 0.09){
 436     x2[10] = 2;
 437     x[7] = 1.0001;
 438   }
 439
 440   if(kGoodMatch){
 441     x[7] = 1.0001;
 442     if(pMinkn > 0)
 443       x2[10] = 4.9;
 444
 445   }
 446
 447   if(kTOFmatch){
 448     x[7] = 1.0001;
 449   }
 450
 451   if(kSigma2vs3){
 452     x[7] = 1.0001;
 453     x2[10] = 3;
 454     if(pMinkn > 0)
 455       x2[10] = 2;
 456   }
 457
 458  if(bayesVsigma){
 459     if(pMinkn > 0){
 460       x[5] = 0.2001;
 461       x2[10] = 5;
 462     }
 463     else{
 464       x2[10] = 3;
 465     }
 466   }
 467
 468   if(require5sigma) x2[10] = 4.9;
 469   if(kPid3Sigma && pMinkn>0.09) x2[10] = 2.9;
 470   if(kPid2Sigma && pMinkn>0.09) x2[10] = 1.9;
 471
 472   AliPIDperfContainer *tmp = (AliPIDperfContainer *) fContPid2;
 473
 474   TH2F *h = tmp->GetQA(0, x, x2);
 475
 476   h->GetXaxis()->SetTitle("M_{#Lambda} (GeV/#it{c}^{2})");
 477   h->GetYaxis()->SetTitle("centrality [%]");
 478
 479   return h;
 480 }
 481
 482 void fit(TH1D *h,Float_t *a,char *opt,char *opt2,Float_t pt){
 483   if(h->Integral(1,h->GetNbinsX()) < 1){
 484     if(a){
 485       a[0]=0.01;
 486       a[1]=1;
 487     }
 488     return;
 489   }
 490
 491
 492  fall->SetParameter(0,100);
 493  fall->SetParameter(1,1.115);
 494  fall->SetParameter(2,2.89748e-03);
 495  fall->FixParameter(3,350+600/pt);
 496
 497  fall->SetParLimits(0,0.00001,10000000);
 498  fall->SetParLimits(1,1.105,1.125);//1.01898 + 2.4e-04*pt-1e-03,1.01898 + 2.4e-04*pt+1e-03);
 499  fall->SetParLimits(2,0.0005,0.0015);
 500  //fall->SetParLimits(3,200,350);
 501
 502  // fall->FixParameter(2,5E-4);
 503
 504 //  fall->FixParameter(1,1.01884 + 2.9891e-04*pt);
 505 //  fall->FixParameter(2,0.0044);
 506 //  fall->FixParameter(3,7.57574e-04 + 3.85408e-04*pt);
 507
 508  fall->ReleaseParameter(4);
 509  fall->ReleaseParameter(5);
 510  fall->ReleaseParameter(6);
 511
 512  if(selectTrue){
 513    fall->FixParameter(4,0);
 514    fall->FixParameter(5,0);
 515    fall->FixParameter(6,0);
 516  }
 517
 518  char namenew[100];
 519  sprintf(namenew,"%s_%i",h->GetName(),Int_t(gRandom->Rndm()*10000));
 520  TH1D *h2 = new TH1D(*h);
 521  h2->SetName(namenew);
 522
 523  // Float_t entries = h2->GetBinContent(h2->FindBin(0.497));
 524 //  printf("entries under the peak = %f, pt = %f\n",entries,pt);
 525 //  getchar();
 526
 527  if(pt > 2.5){
 528    if(pt < 2.8) h2->RebinX(2);
 529    else if(pt < 3) h2->RebinX(4);
 530    else h2->RebinX(10);
 531  }
 532
 533  h=h2;
 534
 535  char name[100];
 536  TF1 *ftmp=fall;
 537
 538  TF1 *ftmp2=new TF1(*fsign);
 539  sprintf(name,"fsign%i",ifunc);
 540  ftmp2->SetName(name);
 541
 542  TF1 *ftmp3=new TF1(*fback);
 543  sprintf(name,"ftmp3%i",ifunc);
 544  ftmp3->SetName(name);
 545
 546  ifunc++;
 547
 548  h->Fit(ftmp,opt,opt2,fitmin,fitmax);
 549  h->Draw("ERR");
 550
 551  ftmp2->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(0));
 552  ftmp2->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(1));
 553  ftmp2->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(2));
 554  ftmp2->SetParameter(3,ftmp->GetParameter(3));
 555  ftmp2->Draw("SAME");
 556  ftmp3->SetParameter(0,ftmp->GetParameter(4));
 557  ftmp3->SetParameter(1,ftmp->GetParameter(5));
 558  ftmp3->SetParameter(2,ftmp->GetParameter(6));
 559  ftmp3->Draw("SAME");
 560
 561  Float_t mean = ftmp->GetParameter(1);
 562  Float_t sigma = TMath::Abs(ftmp->GetParameter(2));
 563
 564  Float_t signI = ftmp2->Integral(mean-10*sigma,mean+10*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 565  Float_t backI = ftmp3->Integral(mean-3*sigma,mean+3*sigma)/h->GetBinWidth(1);
 566
 567  Float_t errI = TMath::Abs(ftmp->GetParError(0)*ftmp->GetParError(0)/(0.001+ftmp->GetParameter(0))/(0.001+ftmp->GetParameter(0)));
 568
 569  errI = TMath::Sqrt(errI);
 570
 571  if(signI < 0) signI = 0;
 572  if(backI < 1) backI = 1;
 573
 574  printf("signal(5 sigma) = %f +/- %f(fit) +/- %f(stat)\n",signI,errI*signI,TMath::Sqrt(signI));
 575  printf("backgr(3sigma) = %f\n",backI);
 576  printf("significance(3 sigma) = %f\n",signI/sqrt(signI+backI));
 577
 578  if(a){
 579    a[0]=signI;
 580    a[1]=signI*errI*signI*errI + signI;
 581    a[1] = TMath::Sqrt(a[1]);
 582    if(ftmp->GetNDF()) a[2] = ftmp->GetChisquare()/ftmp->GetNDF();
 583
 584
 585     if(selectTrue){
 586       a[0] = h->Integral(1,h->GetNbinsX());
 587       a[1] = TMath::Sqrt(a[0]);
 588     }
 589  }
 590 }
 591
 592 void AddHisto(TH2F *h1,TH2F *h2,Float_t w){
 593   Int_t nbinx = h1->GetNbinsX();
 594   Int_t nbiny = h1->GetNbinsY();
 595
 596   for(Int_t i=1;i<=nbinx;i++){
 597     for(Int_t j=1;j<=nbiny;j++){
 598       Double_t val = h1->GetBinContent(i,j) + h2->GetBinContent(i,j)*w;
 599       Float_t err = TMath::Min(TMath::Sqrt(val),val);
 600       h1->SetBinContent(i,j,val);
 601       h1->SetBinError(i,j,err);
 602     }
 603   }
 604 }