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Estimation et erreur standard de l’estimation

Les résultats publiés dans les tableaux IFN sont des estimations portant sur des paramètres de la forêt suisse (paramètres de population) dont les valeurs réelles ne sont pas connues et qui sont donc extrapolées (estimées) à partir des données de l’échantillon de l’IFN. Les extrapolations contiennent des incertitudes. Cependant, la précision de l’extrapolation opérée à partir de l’échantillon aléatoire de l’IFN peut être estimée de façon fiable. Pour ce faire, tous les tableaux IFN indiquent une seconde valeur à côté de l’estimation: l’erreur standard de l’estimation.

La plupart des tableaux indiquent l’erreur standard relative (« ±% »), mais parfois, surtout pour les pourcentages estimés, c’est l’erreur standard absolue (« ± ») qui est indiquée. Le rapport entre l’erreur standard absolue et relative est le suivant:

erreur standard relative = erreur standard absolue / estimation x 100

erreur standard absolue = erreur standard relative × estimation / 100

Les données sur la desserte sont issues d’un recensement complet des routes forestières. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire d’indiquer d’erreur standard puisqu’il n’existe pas d’incertitude liée à l’échantillonnage.

Intervalle de confiance de l’estimation

À l’aide de l’estimation et de son erreur standard, il est possible de calculer l’intervalle de confiance de l’estimation en indiquant:

sa limite inférieure
estimation - tQ × erreur standard absolue

et sa limite supérieure
estimation + tQ × erreur standard absolue

Si le calcul se fait avec l’erreur standard simple (tQ = 1), on obtient l’«intervalle de confiance à 68%». On peut alors admettre que la valeur réelle du paramètre de la population se situe avec une probabilité de 68% dans cet intervalle de confiance. Si l’on utilise l’erreur standard double pour le calcul (tQ = 2), la valeur réelle du paramètre se situe avec une probabilité de 95% dans l’intervalle de confiance, à savoir l’«intervalle de confiance à 95%».

Significativité de l’estimation

L’intervalle de confiance permet d’examiner statistiquement si le paramètre de population estimé est plus grand ou plus petit qu’une certaine valeur de référence, respectivement si deux paramètres de population estimés se distinguent effectivement (dans la population réelle). Dans la pratique, le processus adopté est le suivant: lorsqu’une valeur de référence est située hors de l’intervalle de confiance, on admet que la valeur estimée pour la population se distingue significativement de la référence; si la valeur de référence se situe à l’intérieur de l’intervalle, on interprète la différence entre valeur estimée et valeur de référence comme aléatoire et donc non significative. Pour comparer deux paramètres de population, on considère qu’ils se distinguent de façon significative lorsque leurs intervalles de confiances ne se superposent pas.

Traitement de valeurs manquantes

Lors du calcul des résultats, on ne dispose pas toujours de données pour toutes les combinaisons de catégories des variables de classification et du découpage régional^*. Cela indique dans la plupart des cas que le paramètre estimé à l’aide de la variable cible n’apparaît pas ou seulement très rarement. Généralement, on introduit (« impute ») alors la valeur 0. Mais comme cette valeur n’est pas issue de mesures directes, l’erreur standard correspondante est représentée par un point [.]. Lorsqu’on se réfère à la valeur supposée de 0 lors d’un calcul, par exemple pour indiquer des pourcentages ou certaines estimations de changements, il n’est pas possible d’indiquer une valeur. Dans ce cas, on introduit un point [.] pour la valeur estimée et l’erreur standard.

Par exemple, on n’a jusqu’ici ni trouvé ni mesuré d’arole sur le Plateau (volume des aroles selon les régions de production). On peut donc admettre que si les valeurs manquent, c’est que l’arole n’est effectivement pas présent dans cette région et que son volume doit y être de 0.

^* p. ex. combinaison de la catégorie « arole» de la variable de classification « essence » et de la catégorie « Plateau » du découpage régional

Changements

L’IFN distingue deux types de changements:

Le premier concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes de changement telles que l’accroissement, l’exploitation, la mortalité ou les disparitions. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles d’inventaires successifs, p. ex. IFN3-IFN4. Lors de leur évaluation, la catégorie de la variable de classification du second cycle d'inventaire est attribuée à celle du premier cycle d'inventaire. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de la catégorie d’un inventaire à l'autre (p. ex. de la propriété privée à la propriété publique).

Pour le second type de changements, on utilise les différences de variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume sur pied ou la surface forestière afin d’établir un bilan du changement entre deux cycles d’inventaire. Ces variables cibles sont habituellement utilisées pour représenter des états, p. ex. dans l’IFN4, mais peuvent aussi révéler les changements entre deux inventaires quels qu’ils soient, p. ex. LFI1-LFI4. Lors de leur évaluation, on tient compte du changement d’une catégorie de la variable de classification. Ainsi, il est possible de constater p. ex. que la surface de la forêt sans la forêt buissonnante a augmenté. Cela n’a d’effet que pour les variables de classification qui peuvent effectivement changer de caractéristiques, p. ex. l’appartenance à la surface forestière ou l’état de l’arbre.

IFN5
nombre de tiges
diamètre à hauteur de poitrine (classes de diamètre) · essence principale
découpage régional: région économique
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région économique
		Ouest du Jura		Est du Jura		Ouest du Plateau		Centre du Plateau		Est du Plateau		Ouest des Préalpes		Centre des Préalpes		Est des Préalpes		Nord-ouest des Alpes		Centre des Alpes		Nord-est des Alpes		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
diamètre à hauteur de poitrine (classes de diamètre)	essence principale	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
12-15 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2356	18	607	38	448	35	2674	20	1621	17	1571	21	3883	16	1579	25	2699	16	1111	23	862	28	4123	12	7274	10	2939	19	33748	5
	sapin	3316	12	191	39	429	34	1679	18	548	24	587	25	2301	18	731	25	299	34	387	27	80	59	291	31	49	58	428	30	11315	7
	pin	19	100	0	.	39	100	56	58	20	100	0	.	135	71	0	.	75	76	94	84	22	100	635	38	1431	29	116	65	2642	19
	mélèze	0	.	74	80	215	73	17	100	78	61	44	100	15	100	49	100	111	68	0	.	93	52	1042	18	690	22	1181	22	3610	11
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	380	39	776	40	32	70	1189	29
	autres résineux	156	70	69	61	0	.	88	45	226	57	0	.	35	71	39	71	87	72	69	100	33	71	121	74	414	36	20	100	1357	20
	hêtre	3678	13	1837	19	1042	37	1653	20	2347	16	388	30	1637	16	899	21	644	24	266	33	545	26	712	29	248	33	2908	15	18804	6
	érable	1614	19	526	31	362	44	342	32	788	18	215	45	573	29	501	26	903	24	196	33	176	38	910	36	249	41	706	33	8062	8
	frêne	532	35	292	40	190	35	203	44	462	25	145	55	224	41	81	50	262	36	275	51	52	74	444	38	175	54	949	27	4285	11
	chêne	582	58	96	52	73	50	59	74	149	50	21	100	0	0	0	.	35	100	18	100	35	100	454	41	0	.	472	39	1994	22
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	2018	25	2037	25
	autres feuillus	1371	15	388	30	707	28	837	29	1369	20	643	30	982	23	527	25	1102	24	408	34	285	39	2535	16	1743	23	5699	12	18595	6
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	13626	7	4080	14	3505	17	7607	11	7608	9	3615	14	9785	9	4405	13	6215	12	2823	17	2183	17	11667	9	13050	8	17468	7	107637	3
16-23 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3232	12	698	33	1148	38	2690	18	3189	17	2478	20	5016	14	2451	17	2971	14	1863	21	1459	23	5450	12	10503	9	3378	14	46525	4
	sapin	4509	10	245	36	339	33	1772	18	716	28	809	25	3018	15	737	24	398	29	679	28	154	47	394	26	142	47	339	33	14251	6
	pin	111	52	92	60	0	0	101	62	95	84	0	.	191	84	0	.	52	74	146	51	65	100	1916	27	1537	24	49	100	4355	16
	mélèze	0	.	0	.	274	100	17	100	326	58	88	79	35	100	0	0	105	70	0	.	53	100	1986	16	1093	20	2364	16	6339	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	444	29	1224	25	16	100	1684	19
	autres résineux	245	36	52	58	20	100	36	71	292	43	0	.	15	100	95	52	87	100	75	80	34	71	52	74	213	35	0	.	1215	18
	hêtre	4315	11	1476	17	1034	25	1700	14	2394	13	679	31	2426	14	1688	18	969	28	595	28	836	34	787	31	409	35	4417	14	23725	5
	érable	1833	16	641	24	572	41	533	24	1139	17	438	27	929	25	740	28	1047	22	177	46	399	38	676	24	159	37	730	32	10013	7
	frêne	482	24	473	27	308	37	279	32	597	30	254	38	351	34	456	28	329	37	266	41	122	43	478	34	345	46	857	25	5596	9
	chêne	426	45	59	58	463	46	56	58	72	61	0	0	0	.	21	100	89	66	0	.	0	.	423	39	15	100	673	36	2298	18
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	18	100	3455	17	3529	17
	autres feuillus	1245	21	380	26	293	35	957	22	1323	19	598	37	552	22	709	34	829	29	673	49	459	42	1834	17	2302	22	6241	12	18395	7
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	16397	6	4115	13	4452	17	8142	10	10143	9	5343	14	12533	8	6896	11	6876	11	4474	16	3581	17	14496	8	17959	7	22518	6	137926	2
24-35 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3309	12	538	33	984	27	1819	21	2773	15	2827	19	4617	13	3396	14	3000	14	1571	20	1324	24	5077	12	8657	9	3204	16	43098	4
	sapin	3146	11	328	37	277	36	1332	20	750	22	831	30	2074	14	781	26	471	28	439	31	80	52	377	34	126	43	321	37	11333	6
	pin	422	40	155	53	51	58	151	55	68	50	0	.	296	69	0	.	53	100	182	55	61	77	1480	22	848	27	83	81	3851	13
	mélèze	0	.	17	100	118	77	17	100	71	50	0	.	17	100	49	100	141	50	0	.	71	79	2040	16	1277	19	2614	15	6432	9
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	576	27	1269	23	16	100	1860	18
	autres résineux	17	100	69	61	0	.	36	71	86	66	0	.	17	100	36	71	69	79	0	.	15	100	0	0	17	100	0	.	363	28
	hêtre	4720	10	1327	18	849	21	1211	16	2218	13	643	28	2636	13	1610	19	877	23	677	30	537	34	564	32	522	30	3664	15	22054	5
	érable	1314	14	394	28	86	53	340	28	1232	19	439	28	815	23	985	21	563	29	299	37	486	31	303	32	234	31	279	35	7769	7
	frêne	420	30	177	42	385	33	243	28	485	25	316	39	321	61	491	27	228	39	164	55	139	40	388	35	222	55	474	36	4451	10
	chêne	575	34	174	40	304	35	176	49	156	33	39	71	91	61	0	0	35	71	0	0	0	.	199	37	15	100	717	26	2482	13
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	71	15	100	3392	16	3520	16
	autres feuillus	507	24	225	35	280	36	365	30	753	19	133	39	287	32	497	30	310	31	147	43	106	48	615	24	634	32	3750	13	8609	7
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	14430	6	3402	13	3335	14	5691	11	8591	8	5228	14	11172	8	7845	10	5746	10	3479	16	2819	17	11731	8	13837	7	18515	6	115822	2
36-51 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2901	9	284	26	687	23	1156	17	1855	12	2201	14	3350	10	3155	11	2735	12	1141	21	853	18	3026	11	6176	8	2484	13	32002	3
	sapin	2457	10	194	39	282	28	974	16	649	16	449	23	1393	11	803	14	292	28	412	29	165	30	291	34	123	34	273	31	8757	5
	pin	509	26	221	29	116	49	95	38	337	21	0	.	200	49	13	71	28	50	108	44	23	73	563	21	682	23	69	48	2964	10
	mélèze	7	100	28	50	50	47	21	74	75	43	9	100	0	.	7	100	57	62	0	.	85	74	1831	15	1417	13	1450	14	5035	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	258	28	486	20	0	.	753	16
	autres résineux	0	.	42	58	28	100	76	39	13	71	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	173	28
	hêtre	3690	8	1285	15	852	19	1354	12	1278	11	329	34	1468	16	1621	14	521	24	246	30	465	24	196	45	371	29	1246	13	14922	4
	érable	624	13	167	30	74	35	168	25	371	17	97	43	253	24	353	19	215	25	67	37	227	26	69	54	91	55	66	50	2841	7
	frêne	328	22	152	30	315	29	257	32	526	17	109	55	205	45	321	26	120	34	76	60	81	45	87	49	30	50	107	34	2714	9
	chêne	290	27	160	36	208	34	130	28	212	24	28	76	34	61	23	58	16	71	32	76	0	.	58	57	19	73	260	28	1472	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	20	72	6	100	1036	18	1069	17
	autres feuillus	252	36	84	35	85	42	67	37	383	24	15	72	61	35	30	50	100	46	27	50	51	42	145	33	97	40	988	14	2384	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
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=52 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1730	10	258	28	394	28	644	18	839	15	1144	14	1869	10	2101	12	1522	13	694	19	717	20	1540	12	2878	9	1466	14	17797	3
	sapin	1501	11	63	40	277	24	859	15	614	17	412	22	1260	12	754	16	374	23	182	38	108	39	180	34	193	26	275	26	7050	5
	pin	98	32	31	50	54	56	94	35	135	26	0	.	61	49	24	76	7	100	7	100	7	100	75	41	248	25	21	74	862	12
	mélèze	14	70	7	100	14	71	20	58	83	35	0	.	0	.	29	61	57	50	0	.	25	78	1471	13	1119	13	899	13	3739	7
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	hêtre	1017	12	501	19	337	22	738	14	1070	12	140	35	641	19	456	18	180	29	149	34	207	32	54	57	118	39	490	16	6097	5
	érable	109	27	43	41	14	71	7	100	105	32	44	41	46	45	121	33	66	39	20	58	29	63	0	.	44	46	0	.	650	12
	frêne	83	35	59	41	101	33	172	35	278	20	8	100	29	100	81	44	38	45	25	79	50	43	7	100	6	100	46	59	984	12
	chêne	75	37	55	54	93	44	125	30	281	25	0	.	0	0	8	100	0	.	16	72	0	.	8	100	41	76	57	41	759	14
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	autres feuillus	15	71	51	47	124	41	59	44	67	41	0	.	6	100	40	51	75	75	14	71	12	70	31	49	43	62	60	39	597	17
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total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	13529	8	2384	23	3661	21	8983	13	10277	11	10222	14	18735	10	12682	10	12927	11	6381	17	5215	18	19216	9	35488	7	13471	12	173170	3
	sapin	14929	8	1020	30	1605	22	6616	13	3277	14	3088	21	10047	11	3805	15	1833	21	2098	22	587	27	1532	24	634	26	1637	24	52707	4
	pin	1160	24	499	28	260	38	497	33	655	22	0	.	883	57	37	55	215	53	538	43	179	80	4670	21	4745	19	338	53	14674	10
	mélèze	21	58	127	51	671	64	92	48	632	36	140	71	67	81	135	74	470	41	0	.	326	59	8371	11	5596	11	8507	12	25155	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	1791	22	3947	20	65	79	5813	15
	autres résineux	419	40	293	49	47	72	349	28	686	37	0	.	75	46	170	40	249	81	144	72	82	64	173	56	644	34	44	70	3376	15
	hêtre	17420	7	6427	12	4115	18	6656	10	9306	9	2180	24	8808	11	6273	13	3191	20	1932	24	2589	23	2313	27	1669	23	12725	12	85602	3
	érable	5494	12	1772	19	1108	34	1391	19	3635	13	1234	24	2615	20	2700	17	2794	18	759	27	1317	24	1958	25	778	29	1781	26	29336	5
	frêne	1844	17	1153	22	1300	23	1154	20	2348	14	832	32	1129	34	1430	20	976	28	804	33	444	31	1405	28	778	43	2433	22	18030	6
	chêne	1948	32	544	30	1141	31	546	24	870	17	88	56	125	51	52	50	176	65	67	68	35	100	1142	32	91	72	2180	24	9004	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	238	67	45	72	10448	13	10739	13
	autres feuillus	3389	15	1128	19	1489	23	2283	20	3894	14	1388	28	1888	18	1803	23	2416	21	1269	37	915	34	5160	14	4819	21	16738	10	48580	5
	indéterminable	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	60153	4	15346	10	15398	11	28567	8	35579	6	19171	11	44373	6	29086	8	25264	9	13991	13	11689	13	47968	6	59235	5	70366	4	476187	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1349116. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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