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From $ROOTSYS/tutorials/roofit/rf103_interprfuncs.C

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// 'BASIC FUNCTIONALITY' RooFit tutorial macro #103
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// Interpreted functions and p.d.f.s
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// 07/2008 - Wouter Verkerke 
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#ifndef __CINT__
#include "RooGlobalFunc.h"
#endif
#include "RooRealVar.h"
#include "RooDataSet.h"
#include "RooGaussian.h"
#include "TCanvas.h"
#include "TAxis.h"
#include "RooPlot.h"
#include "RooFitResult.h"
#include "RooGenericPdf.h"
#include "RooConstVar.h"

using namespace RooFit ;


void rf103_interprfuncs()
{
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  // G e n e r i c   i n t e r p r e t e d   p . d . f . //
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  // Declare observable x
  RooRealVar x("x","x",-20,20) ;

  // C o n s t r u c t   g e n e r i c   p d f   f r o m   i n t e r p r e t e d   e x p r e s s i o n
  // -------------------------------------------------------------------------------------------------

  // To construct a proper p.d.f, the formula expression is explicitly normalized internally by dividing 
  // it by a numeric integral of the expresssion over x in the range [-20,20] 
  //
  RooRealVar alpha("alpha","alpha",5,0.1,10) ;
  RooGenericPdf genpdf("genpdf","genpdf","(1+0.1*abs(x)+sin(sqrt(abs(x*alpha+0.1))))",RooArgSet(x,alpha)) ;


  // S a m p l e ,   f i t   a n d   p l o t   g e n e r i c   p d f
  // ---------------------------------------------------------------

  // Generate a toy dataset from the interpreted p.d.f
  RooDataSet* data = genpdf.generate(x,10000) ;

  // Fit the interpreted p.d.f to the generated data
  genpdf.fitTo(*data) ;

  // Make a plot of the data and the p.d.f overlaid
  RooPlot* xframe = x.frame(Title("Interpreted expression pdf")) ;
  data->plotOn(xframe) ;
  genpdf.plotOn(xframe) ;  


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  // S t a n d a r d   p . d . f   a d j u s t   w i t h   i n t e r p r e t e d   h e l p e r   f u n c t i o n //
  //                                                                                                             //
  // Make a gauss(x,sqrt(mean2),sigma) from a standard RooGaussian                                               //
  //                                                                                                             //
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  // C o n s t r u c t   s t a n d a r d   p d f  w i t h   f o r m u l a   r e p l a c i n g   p a r a m e t e r
  // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------

  // Construct parameter mean2 and sigma
  RooRealVar mean2("mean2","mean^2",10,0,200) ;
  RooRealVar sigma("sigma","sigma",3,0.1,10) ;

  // Construct interpreted function mean = sqrt(mean^2)
  RooFormulaVar mean("mean","mean","sqrt(mean2)",mean2) ;

  // Construct a gaussian g2(x,sqrt(mean2),sigma) ;
  RooGaussian g2("g2","h2",x,mean,sigma) ;


  // G e n e r a t e   t o y   d a t a 
  // ---------------------------------

  // Construct a separate gaussian g1(x,10,3) to generate a toy Gaussian dataset with mean 10 and width 3
  RooGaussian g1("g1","g1",x,RooConst(10),RooConst(3)) ;
  RooDataSet* data2 = g1.generate(x,1000) ;


  // F i t   a n d   p l o t   t a i l o r e d   s t a n d a r d   p d f 
  // -------------------------------------------------------------------

  // Fit g2 to data from g1
  RooFitResult* r = g2.fitTo(*data2,Save()) ;
  r->Print() ;

  // Plot data on frame and overlay projection of g2
  RooPlot* xframe2 = x.frame(Title("Tailored Gaussian pdf")) ;
  data2->plotOn(xframe2) ;
  g2.plotOn(xframe2) ;
 

  // Draw all frames on a canvas
  TCanvas* c = new TCanvas("rf103_interprfuncs","rf103_interprfuncs",800,400) ;
  c->Divide(2) ;
  c->cd(1) ; gPad->SetLeftMargin(0.15) ; xframe->GetYaxis()->SetTitleOffset(1.4) ; xframe->Draw() ;
  c->cd(2) ; gPad->SetLeftMargin(0.15) ; xframe2->GetYaxis()->SetTitleOffset(1.4) ; xframe2->Draw() ;

  
}
 rf103_interprfuncs.C:1
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