<html><head><meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"></head><body dir="auto">Hi,<div><br><div>I may suggest the very painful but incredibly useful reading of Numerical Ecology or Numerical Ecology with R by Pierre Legendre et. al. <br><br><div dir="ltr">Nicolas Cadieux<div><a href="https://gitlab.com/njacadieux">https://gitlab.com/njacadieux</a></div></div><div dir="ltr"><br><blockquote type="cite">Le 27 mars 2021 à 18:28, chris hermansen <clhermansen@gmail.com> a écrit :<br><br></blockquote></div><blockquote type="cite"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Milena and list,<br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sat, Mar 27, 2021 at 11:20 AM Milena Muehler <<a href="mailto:milena.muehler@gmx.de">milena.muehler@gmx.de</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Dear community, <br>
<br>
as an absolute beginner I try to explain my issue and intension. <br>
<br>
So I have several raster layers (population density; livestock density; mammal density; etc.) and two text layers (so I've imported two csv files with longitudes and latitudes into QGIS and now I have points about the location of large airports and location points where there was a zoonotic infectious disease outbreak). <br></blockquote><div><br></div><div>Please be aware that it is difficult or impossible to defend the claim that some data (like human population density for example) has any kind of Gaussian-like spatial distribution.  With data like this, turning it into a raster and thinking of the interpolated values as suitable for combining with other supposedly continuous data may be very difficult to justify.</div><div><br></div><div>This conversation <a href="https://www.researchgate.net/post/Which-are-the-sufficient-conditions-for-Kriging-estimation">https://www.researchgate.net/post/Which-are-the-sufficient-conditions-for-Kriging-estimation</a> has a nice compact discussion of the kinds of assumptions that underlie the application of kriging as a spatial interpolation technique.<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<br>
My intention is to „combine“ all layers and to get all the values under this specific point of an outbreak. So that I have the exact value of the population density, livestock density ans so on where the outbreak occurred. I guess I have to make the calculation within a certain vicinity though. <br></blockquote><div><br></div><div>You should probably first carry out some spatial statistics on the data that resulted in your  raster layers to make sure any "combination" of the layers actually explains something.</div><div><br></div><div>Oops I see Nicolas Cadieux also had something to say about this.<br></div><div><br>
</div></div><br clear="all"><br>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr">Chris Hermansen · clhermansen "at" gmail "dot" com<br><br>C'est ma façon de parler.</div></div></div>
<span>_______________________________________________</span><br><span>Qgis-user mailing list</span><br><span>Qgis-user@lists.osgeo.org</span><br><span>List info: https://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/qgis-user</span><br><span>Unsubscribe: https://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/qgis-user</span><br></div></blockquote></div></div></body></html>