<div style="line-height:1.7;color:#000000;font-size:14px;font-family:Arial"><div>>(2)My second is to test the significance of prediction accuracy. So I must fristly estimate the null-distribution using permutation testing for these prediction accuacy.<br>><br>>Please see the documentation on the PyMVPA website ("the earth is round").<br><span style="FONT-FAMILY: Times New Roman">No. the documentation on the PyMVPA manual is appropriate to estimate the null-distribution under this condition that there is only one task and train a clf on some runs and then to use this trained clf to predict the remaining run. However, now I have two independent tasks and two independent data. So I can not use the script in the manual directly. However, I am new  to machine learning and do not know how to write the appropriate scirpt.</span></div></div><br><br><span title="neteasefooter"><span id="netease_mail_footer"></span></span>