void upf_cv7_2d(bool showtests = false)
{
	const int nGen = 2e5;
	double x[nGen];
	double y[nGen];

	double xMean  = 0;	// průměr <x>
	double yMean  = 0;	// <y>
	double xDev   = 0;	// standardní odchylka
	double yDev   = 0;
	double xyMean = 0;	// střední hodnota <xy>

	TRandom3* rnd  = new TRandom3(3);
	TH2D* h2 = new TH2D("hxy",";x;y",100,-4,4,100,-4,4);

	// ********* hlavní cyklus -- generování čísel x, y *************
	for (int i = 0; i < nGen; i++)
	{
		x[i] = rnd->Gaus(0,2);
		double u = rnd->Gaus(0,1);
//		y[i] = 0;
//		y[i] = u;	// x a y nezávislé
//		y[i] = x[i] / 2.;	// x a y zcela závislé
//		y[i] = x[i]/sqrt(2) + u/sqrt(2);	// x a y částečně závislé
		y[i] = x[i]/100 + u;				// x a y částečně závislé
//		y[i] = u / x[i];
//		y[i] = x[i] / u;

		h2->Fill(x[i], y[i]);	// plnění histogramu
		// výpočet středních hodnot <x>, <y> a <xy> (sumace)
		xMean  += x[i];
		yMean  += y[i];
		xyMean += x[i] * y[i];
	}
	// výpočet středních hodnot <x>, <y> a <xy> (dělení počtem čísel)
	xMean  /= nGen;
	yMean  /= nGen;
	xyMean /= nGen;

	// ******* spočti standardní odchylky ****************************
	for (int i = 0; i < nGen; i++)
	{
		xDev += pow(x[i] - xMean, 2);
		yDev += pow(y[i] - yMean, 2);
	}
	xDev = sqrt(xDev / (nGen-1));
	yDev = sqrt(yDev / (nGen-1));

	// ******* spočti kovarianci a korelaci **************************
	double cov = xyMean - xMean * yMean;
	double cor = cov / (xDev * yDev);
	double sigma_cor = (1.0 - cor*cor) / sqrt(nGen - 1);

	// ******* vypiš průměry, odchylky, kovarianci a korelaci *********
	printf("\n     <x> = %6.3f \t sigma_x = %6.3f\n", xMean, xDev);
	printf("     <y> = %6.3f \t sigma_y = %6.3f\n", yMean, yDev);
	printf("cov(x,y) = %6.3f \t cor(x,y) = %6.3f +/- %6.3f\n\n",cov,cor,sigma_cor);

	// ******* kreslení histogramů *************************************
	TCanvas* c = new TCanvas("c","",1200,600);	// plátno (okno)
	c->Divide(2);	// rozděl vertikálně na 2 poloviny

	c->cd(1);		// v první polovině...
	h2->Draw("");

	c->GetPad(2)->Divide(1,2);	// druhou polovinu rozděl horizontálně napůl
	c->GetPad(2)->cd(1);
	h2->ProjectionX()->Draw();	// projekce 2D histogramu na osu x

	c->GetPad(2)->cd(2);
	h2->ProjectionY()->Draw();	// projekce 2D histogramu na osu y

	if (!showtests)
		return;

	// test korelace pomocí Fisherovy transformace:
	TF1* fFisher = new TF1("F","0.5*TMath::Log((1+x)/(1-x))",-1,1);
	fFisher->GetXaxis()->SetTitle("#rho");
	fFisher->GetYaxis()->SetTitle("F(#rho)");
	fFisher->GetYaxis()->SetRangeUser(-3,3);
	double Frho = fFisher->Eval(cor);

	TCanvas* cT = new TCanvas("cTest","",800,600);
	cT->Divide(2,2);

	cT->cd(1);
	fFisher->Draw();
	TLine* l = new TLine();
	l->DrawLine(cor,-3,cor,Frho);
	l->DrawLine(cor,Frho,-1,Frho);

	double sigmaF = 1.0 / sqrt(nGen-3);
	double rangeF = max(3 * sigmaF, fabs(Frho) * 1.1);
	TF1* fNorm = new TF1("Fnorm","1 / (TMath::Sqrt(2*TMath::Pi())*[2]) * gaus",
					-rangeF, rangeF);
	fNorm->SetParameters(1,0,sigmaF);
	cT->cd(2);
	fNorm->Draw();
	l->DrawLine(Frho,0,Frho,fNorm->GetMaximum());
	l->DrawLine(-Frho,0,-Frho,fNorm->GetMaximum());

	printf("Fisherova transformace F[cor(x,y)] = %.2e\n",Frho);
	printf("Pokud je korelace = 0, odhad F je z N(0, %.2e)\n",sigmaF);
	printf("Hladina signifikance: %.2e\n\n", 
		2.0 * (1.0 - 0.5*(1.0 + TMath::Erf(fabs(Frho)/sqrt(2)/sigmaF))));


	// test korelace pomocí Studentova rozělení:
	cT->cd(4);
	double t = cor * sqrt((nGen - 2) / (1 - cor*cor));
	int nu = nGen - 2;
	double norm = TMath::Gamma((nu+1)/2) 
					/ (sqrt(nu*TMath::Pi()) * TMath::Gamma(nu/2));
	double rangeT = max(5.0, fabs(t));

	TF1* fStudent = new TF1("fStudent","[0]*(1+x^2/[1])^(-([1]+1)/2)",
					-rangeT,rangeT);
	fStudent->SetParameters(norm, nu);

	printf("t = %.2e\n", t);
	fStudent->Draw();
	l->DrawLine(t,0,t,fStudent->GetMaximum());
	l->DrawLine(-t,0,-t,fStudent->GetMaximum());
}