Fits (II)

1. Mitteln von korrelierten Messungen
   In avMinu.C wird mit Hilfe von Minuit der Mittelwert von 2 korrelierten Messungen bestimmt. Im Beispiel sind die Werte 8.0 und 8.8, mit korreliertem Fehler von 10%.

   Führen Sie die Mittelung aus

   (a) mit unabhängigem Fehler von 20% (stat = 0.2 )

   (b) mit unabhängigem Fehler von 2% (stat = 0.02 )

   Diskutieren Sie die Ergebnisse.

2. Unbinned likelihood Fit
   In fAsyMn.C wird ein Maximum Likelihood Fit für die Winkelasymmetrie (s.vorher) durchgeführt.

   Machen Sie den Fit für die beiden Datensätze.

   Erweitern Sie das Programm so dass Sie Ensembletests machen können, d.h. mit den erhaltenen Fitparametern würfeln Sie N-Mal entsprechend verteilte Werte, wiederholen den Fit, und speichern den log-likelihood Wert ab.

   Sind beide Datensätze kompatibel mit der angenommenen Verteilung ?

3. Z0 Fit und Korrelationen

   Untersuchen Sie die Effekte der Korrelationen beim Z0 Fit (bwfitmnce.C) auf die Fitparameter, Fehler und ihre Korrelationen.

   Was ändert sich wenn Sie systematische Effekte auf bzw einschalten?

   Die Messung von hat neben einer voll korrelierten Unsicherheit von 7 GeV noch einen unabhängigen Fehler (Punkt-zu-Punkt) von 5 GeV.

   Führen Sie einen entsprechenden Term in die Kovarianzmatrix ein, wie ändern sich die Ergebnisse?