#define N 10

using namespace std;
  
int fit_utente()
{
  
  double x[N], y[N];
  double par[2];
  fstream f, g;
  
  f.open("xval.dat",ios::in);
  g.open("yval.dat",ios::in);
  
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    f >> x[i];
    g >> y[i];
  }
  
  TGraph *retta = new TGraph(N,x,y);
  TCanvas *c1 = new TCanvas("c1","Fit Lineare",600,400);
  retta->Draw("A*");
  
  // ora proviamo a fare un fit a mano calcolando i 
  // parametri

  linearFit(N,x,y,par);
  cout << "Ecco i parametri dopo il fit manuale :" << endl;
  cout << "a = " << par[0] << endl;
  cout << "b = " << par[1] << endl;

  // ora facciamo un fit con ROOT 

  TF1 *rfit = new TF1("rfit","[0]+[1]*x",0.,10.);
  retta->Fit("rfit");
  cout << "Ecco i parametri dopo il fit di ROOT :" << endl;
  cout << "a    = " << rfit->GetParameter(0) << endl;
  cout << "b    = " << rfit->GetParameter(1) << endl;
  cout << "Chi2 = " << rfit->GetChisquare()  << endl;

  // il risultato e' lo stesso ma con meno fatica!!

  // oppure usando funzioni predefinite

  TCanvas *c2 = new TCanvas("c2","Fit Lineare (pol1)",600,400);
  retta->Draw("A*");
  retta->Fit("pol1");
  TF1 *fit_func = retta->GetFunction("pol1");
  cout << "Ecco i parametri dopo il fit di ROOT (pol1):" << endl;
  cout << "a    = " << fit_func->GetParameter(0) << endl;
  cout << "b    = " << fit_func->GetParameter(1) << endl;

  return 0;

}