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    <meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type">

  </head>

  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">

    <font size="-1"><font face="Arial">Dear all,</font></font><br>

    I apologize if this has been asked before, or else is too trivial.<br>

    <br>

    I have been trying to understand how the the pymvpa2 toolbox

    calculates the chi-square test of a confusion matrix.<br>

    <br>

    In a cross-validation (e.g., cvte.ca.stats), it seems that by

    default this is done by means of a one-dimensional Goodness-of-fit

    chi-square test with expected uniform frequency distribution.<br>

    <br>

    I was wondering whether the bi-dimensional Pearson's chi square

    wouldn't be more appropriate, as it seems to me that this would more

    closely reflect the "predictions vs targets N x N" matrix structure.<br>

    <br>

    Thank you and very best wishes,<br>

    Marco<br>

    <br>

    <pre class="moz-signature" cols="80">-- 

Marco Tettamanti, Ph.D.

Nuclear Medicine Department & Division of Neuroscience

IRCCS San Raffaele Scientific Institute

Via Olgettina 58

I-20132 Milano, Italy

Phone ++39-02-26434888

Fax ++39-02-26434892

Email: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:tettamanti.marco@hsr.it">tettamanti.marco@hsr.it</a>

Skype: mtettamanti</pre>

    <br>

  </body>

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