如何构建一个基本的Roofit程序？

Roofit是一个用于数据拟合和统计建模的软件库，主要用于高能物理实验的数据分析。构建一个基本的Roofit程序通常涉及以下几个步骤：

1. **安装Roofit**：首先，你需要确保已经在计算机上安装了 RooFit 及其依赖的 ROOT 数据处理框架。你可以从ROOT官方网站下载并配置相应的环境。

2. **导入必要的库**：在C++代码中，开始编写时需要包含Roofit的基本头文件，如`RooAbsPdf`（概率密度函数）和`RooDataSet`（数据集）等。

#include <RooAbsReal.h>
#include <RooDataSet.h>
#include <RooAddPdf.h>

3. **创建模型**：定义一个概率分布函数（PDF），它描述你的数据应该遵循的数学形式。例如，假设我们有一个简单的线性模型加噪声：

RooRealVar x("x", "x variable");
RooRealVar slope("slope", "slope parameter", -5, 5);
RooConstVar intercept("intercept", "intercept parameter", 0);

RooPolynomial pdf(x, slope, RooFit::SumW2());
pdf.setParLimits(slope, -10, 10); // 设置参数范围
pdf.setConstant(intercept);       // 将intercept设为常数

4. **加载数据**：如果已有实际数据，可以使用`RooDataSet`加载数据，并将其关联到你的PDF变量上。

RooDataSet data("data", "my data set", &x);
// 假设数据已填充到"data"中

5. **拟合模型**：创建一个`RooAddPdf`对象将你的模型与其他可能影响数据的因素组合起来，然后使用`RooFit::fitTo()`进行拟合。

RooAddPdf totalPdf = pdf + ...; // 添加其他可能的PDF（如果有）
totalPdf.fitTo(data);            // 使用数据拟合总模型

6. **查看结果**：最后，你可以检查拟合结果、绘制数据和模型以及参数估计。

totalPdf.plotOnCanvas();         // 绘制结果
RooRealVar result = totalPdf.get(x); // 获取模型预测