<div dir="ltr">Hi,<br><br>A simple question, though I am not sure how simple is the answer.<br>I am using SVM for classifying block design data. This data is clearly temporally correlated. On average, one TR lag is results 0.3 correlation (autocorr matlab function). One prof of mine in the university said, that it&#39;s forbidden to use SVM in such a case because of i.i.d SVM assumption. However, I do not remember  any fMRI classification paper which raised this issue, though it should be applicable to any raw-data classification. This is in contrast to GLM analysis in SPM, which does make some non-sperecity corrections. To minimize the temporal correlation I averaged data points in my block (6 TRs), so now the temporal correlation between consecutive blocks is only 0.15, but the pattern of classification remained pretty similar to the raw data.<br>
<br>What do you think about this issue? Does ignoring temporal correlation may just decrease the prediction rate or it casts doubt in the results in general?<br><br>Thanks,<br>Vadim<br></div>