<div dir="ltr"><div>Dear All, </div><div> </div><div>I am new to SIFT. I have a 10 sec baseline multivariate time series (m channels, t time samples), and 3 seizures (3x 10 sec seizure epochs (annotated by an epileptologist) in the same patient). I study causality/propagation, and not prediction. </div><div>1. I wanted to compare the baseline against each of the 3 seizures, and seizures among themselves (pairwise, not all together), to see to what degree baseline differs from/ is similar to seizures and seizures among themselves. What would be a good test offered by SIFT for this (esentially repeated-measures two multivariate (m) sample test with an unknown distribution fo the m variable values); I was told LOOM (leave one out) crossvalidation is one option, but I do seem to see that offered.   </div><div>2. From the MVAAR models in SIFT, is there one that has shown to work well (better than others) on high-dimensional and nonstationary data of the kind seen with ictal ecog? Since I do not study prediction, overfitting the model by increasing m should not matter, is it right? If not, is there an overfitting measure offered?</div><div> </div><div>Please advise, </div><div> </div><div>Viorel</div><div> </div><div class="gmail_extra"><br> </div></div>