<div dir="ltr">Hi, <div><br></div><div>I am trying to perform an mvpa analysis of an experiment in which I have 16 different trial types and 4 sessions, 4 trial types in each session (run). Based on the tutorial, I was getting started by using fit_event_hrf_model, like so:</div><div><br></div><div><div>evds = fit_event_hrf_model(ds, events, time_attr='time_coords', condition_attr=('onset'), return_model=True) </div></div><div><br></div><div>where ds is an openfmri dataset (get_model_bold_dataset).</div><div><br></div><div>I was trying to figure out why I would always get the warning that the design matrix was singular, and eventually ended up investigating the design matrix of the model. </div><div><br></div><div>I used matplotlib to plot the design matrix, split it up into the four session, and found that the four parts were IDENTICAL. What could I be doing wrong? Obviously, it shouldn't be the same, because there are different trial types in the four sessions, and the trial order is also randomized.</div><div><br></div><div>Furthermore, the design matrix has 26 regressors. I don't quite understand where that number is coming from, as I have 16 unique event types, and 4 sessions.</div><div><br></div><div>Best,</div><div><br></div><div>Wolfgang</div></div>