<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">Hi Michael (and all), just a quick clarification on your previous response to my query relating classification based on individual parameter estimates (PEs) - you mentioned  I could use the PEs associated with the temporal derivative or even the PEs associated with a set of basis functions....however I wonder that this PEs would not be  independent (as would be PEs obtained from different runs)<br>
</div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">....would it be okay to use those PEs anyways?<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">
A second related thing is that I have not been using the PEs  exactly but the Contrast of PEs (i.e. COPES in FSL)<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">associated with each EV- I have 16 EVs (8 per class) and hence obtained COPES such that<br>
1000<br>0100<br>0010<br>0001<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">etc <br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">
I dont see why it would make any difference to work wit COPEs rather than PEs, except that only with the later I could boost my dataset by using the temporal derivatives or basis functions....<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">
cheers<br>ds<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Fri, Jul 4, 2014 at 2:33 PM, Michael Hanke <span dir="ltr"><<a href="mailto:mih@debian.org" target="_blank">mih@debian.org</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi,<br>
<div class=""><br>
On Tue, Jul 01, 2014 at 12:25:40AM +0100, David Soto wrote:<br>
> Hi Michael, indeed ..well done for germany today! :).<br>
> Thanks for the reply and the suggestion on KNN<br>
> I should have been  more clear that for each subject I have the<br>
</div>> following *block<br>
> *sequences<br>
<div class="">> ababbaabbaabbaba in TASK 1<br>
> ababbaabbaabbaba in TASK 2<br>
><br>
> this explains that I have  8 a-betas and 8 b-betas for each task<br>
> AND for each subject..so if i concatenate & normalize all the beta data<br>
> across subjects I will have 8 x 19 (subjects)= 152 beta images for class a<br>
> and the same for class b<br>
<br>
</div>Ah, I guess you model each task with two regressors (hrf + derivative?).<br>
You can also use a basis function set and get even more betas...<br>
<div class="">><br>
> then could I use SVM searchlight trained to discriminate a from b in  task1<br>
> betas and tested in the task2 betas?<br>
<br>
</div>yes, no problem.<br>
<br>
Cheers,<br>
<br>
Michael<br>
<br>
PS: Off to enjoy the quarter finals ... ;-)<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
<br>
--<br>
Michael Hanke<br>
<a href="http://mih.voxindeserto.de" target="_blank">http://mih.voxindeserto.de</a><br>
<br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" target="_blank">http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</font></span></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br><div dir="ltr"><a href="http://www1.imperial.ac.uk/medicine/people/d.soto/" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">http://www1.imperial.ac.uk/medicine/people/d.soto/</a><br>
</div>
</div>