From Łukasz Graczykowski
(Difference between revisions)
|
|
| (2 intermediate revisions not shown) |
| Line 24: |
Line 24: |
| | * Jako minimum i naksimum na osiach x oraz y we wszystkich obiektach ustawiamy 0 i liczbę PI | | * Jako minimum i naksimum na osiach x oraz y we wszystkich obiektach ustawiamy 0 i liczbę PI |
| | * Do pracy z histogramami należy wykorzystać obiekty <code>TH1D</code> i <code>TH2D</code>. Krótki przegląd możliwości tych obiektów można znaleźć w dokumencie: [ftp://root.cern.ch/root/doc/3Histograms.pdf Histograms] | | * Do pracy z histogramami należy wykorzystać obiekty <code>TH1D</code> i <code>TH2D</code>. Krótki przegląd możliwości tych obiektów można znaleźć w dokumencie: [ftp://root.cern.ch/root/doc/3Histograms.pdf Histograms] |
| | + | * Histogram gęstości prawdopodobieństwa tworzymy oprzez '''losowanie''' liczb pseudolosowych z funkcji gęstości (czyli musimy stworzyć obiekt TF2 jak na poprzednich zajeciach, następnie zrobić pętlę do założonej ilości losowań, pobrać dwie liczby funkcją '''GetRandom2''' oraz wypełnić funkcją '''Fill'' histogram gęstości) |
| | + | * Dystrybuantę liczymy '''numerycznie''' (dwie pętle '''for''' i całkujemy histogram gęstości iterujac po x oraz y, dla każdej iteracji poprzez '''SetBinContent''' ustawiamy wartości histogramu) |
| | + | * Gęstości brzegowe mają swoje funkcje w histogramach ('''podpowiedź:''' są to projekcje) |
| | + | * Do parametrów (średnie, odchylenia, kowariancje, współczynnik korelacji) - są odpowiednie metody |
| | | | |
| | == Przykładowy wynik == | | == Przykładowy wynik == |
Latest revision as of 10:27, 16 March 2020
