Лекция 4 1
Пусть имеется набор данных, в которых содержится информация о 10000 событий. В каждом событии содержится информация о нескольких переменных, (например, в количестве 200), для которых хотелось бы построить некоторые распределения согласно различным критериям отбора. Одна из возможностей состоит в том, чтобы создать и заполнить 200 гистограмм пособытийно, согласно критериям отбора. Если же условия отбора изменятся, придется создавать новые гистограммы. Альтернативным решением является создание одного Ntuple. Обычно Ntuple создаются с помощью внешних программ (в стандартной документации к HBOOK очень подробно описывается, как это делается). Лекция 4 2
(2) Лекция 4 3
Лекция 4 4
Лекция 4 5
Лекция 4 6
1) 2) 3) nt/plot 999. sqrt(pxyz(1)**2+pxyz(2)**2) ipdg=211. and. sqrt(pxyz(1)**2+ pxyz(2)**2)<0. 6 Лекция 4 7
4) PAW> nt/plot 999. pxyz(1)<1. and. ipdg=211 option=b 4) 3) Лекция 4 8
Лекция 4 9
Лекция 4 10
Для добавления информации в гистограмму из Ntuple применяется команда NTUPLE/PLOT, при этом указывается параметр id, означающий идентификатор гистограммы, которая будет заполняться. Лекция 4 11
Лекция 4 12
Лекция 4 13
Для отображения информации о статистике на рисунке используется одна из опций команды GRAPHICS/OPTION, сокращено будет выглядеть так: OPT STAT. Для того чтобы отобразить информацию о фитировании ― OPT FIT. Приведем пример фитирования. Для начала создадим одномерную гистограмму. Лекция 4 14
(4) Лекция 4 15
Лекция 4 16
Лекция 4 17
