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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: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
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	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
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	15	18	14	37	11	34	35	19	15	17	36	19	38	15	21	24	42	14	40	19	25	26	33	12	49	9	19	19	28	5
	sapin	21	12	4	39	10	33	22	17	5	24	13	24	23	17	10	24	5	34	13	25	2	58	2	30	0	58	3	30	9	7
	pin	0	100	0	.	1	100	1	57	0	100	0	.	1	71	0	.	1	75	3	83	1	99	5	38	9	29	1	64	2	19
	mélèze	0	.	2	80	5	72	0	100	1	60	1	100	0	100	1	100	2	56	0	.	3	51	11	19	6	24	8	20	4	11
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	37	5	40	0	70	1	29
	autres résineux	1	69	2	60	0	.	1	44	2	56	0	.	0	70	1	71	2	58	2	99	1	70	1	74	3	35	0	100	1	19
	hêtre	24	13	43	18	25	36	22	19	22	15	9	29	16	16	13	21	10	23	9	31	16	25	6	29	2	33	19	14	16	6
	érable	10	19	12	30	9	43	4	31	8	18	5	44	6	28	7	26	14	23	7	30	5	36	8	35	2	41	5	32	7	8
	frêne	3	35	7	39	5	34	3	44	4	24	3	55	2	41	1	50	4	35	9	50	3	62	4	35	1	54	6	27	4	11
	chêne	4	58	2	51	2	49	1	74	1	50	0	99	0	.	0	.	1	100	1	99	1	100	4	41	0	.	3	39	2	22
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	13	25	2	25
	autres feuillus	9	15	9	29	19	26	12	27	13	19	15	28	11	23	7	24	21	27	13	32	12	34	21	15	12	22	37	11	16	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	88	7	96	12	86	14	100	10	71	8	83	12	97	8	60	12	102	10	96	13	69	13	98	7	88	7	112	7	91	2
16-23 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	21	12	16	32	28	37	35	17	29	17	56	19	49	13	33	16	46	12	64	18	43	21	45	11	69	8	21	14	39	4
	sapin	29	10	6	35	8	32	23	17	7	28	18	24	30	15	10	23	6	28	22	26	5	46	3	26	1	47	2	33	12	6
	pin	1	52	2	60	0	.	1	62	1	84	0	.	2	84	0	.	1	74	5	50	2	99	16	27	10	24	0	100	4	16
	mélèze	0	.	0	.	7	100	0	100	3	58	2	78	0	100	0	.	2	61	0	.	2	99	20	15	9	19	16	16	6	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	28	8	24	0	100	1	19
	autres résineux	2	36	1	57	0	100	0	71	3	43	0	.	0	100	1	52	2	71	2	80	1	70	0	74	2	33	0	.	1	17
	hêtre	28	11	35	15	25	23	22	13	22	12	15	30	24	13	23	17	15	27	20	26	25	32	6	30	3	35	29	14	20	5
	érable	12	16	15	22	14	40	7	23	10	16	10	25	10	23	10	27	16	21	6	45	12	35	6	23	1	37	5	31	8	7
	frêne	3	24	11	26	7	36	4	31	6	30	6	37	3	34	6	28	5	37	9	39	6	45	4	32	2	45	5	25	5	9
	chêne	3	45	1	58	11	45	1	57	1	60	0	.	0	.	0	100	1	66	0	.	0	.	3	39	0	100	4	36	2	18
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	22	17	3	17
	autres feuillus	8	21	9	25	7	34	13	21	12	18	15	34	6	23	10	33	13	27	22	48	15	39	16	16	15	22	40	12	16	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	106	5	97	10	107	15	106	8	93	7	122	11	124	7	92	9	109	8	150	12	109	13	123	6	120	6	144	5	116	2
24-35 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	21	12	13	32	24	26	23	20	26	15	64	18	45	12	46	13	47	12	52	16	39	22	42	11	58	8	20	16	36	4
	sapin	20	11	8	36	7	35	18	18	7	22	19	29	20	14	10	25	7	27	14	29	2	52	3	33	1	43	2	37	9	6
	pin	3	40	4	52	1	57	2	55	1	50	0	.	3	69	0	.	1	100	6	54	2	76	12	22	6	26	1	81	3	13
	mélèze	0	.	0	100	3	76	0	100	1	50	0	.	0	100	1	100	2	49	0	.	2	78	19	17	10	18	17	14	6	9
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	27	8	23	0	100	2	18
	autres résineux	0	100	2	60	0	.	0	71	1	66	0	.	0	100	0	70	1	79	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	28
	hêtre	30	10	31	17	20	19	16	14	20	13	15	26	26	13	22	18	14	22	27	26	16	33	5	31	3	30	23	15	18	5
	érable	8	14	9	26	2	52	4	27	11	18	10	27	8	22	13	20	9	28	10	34	14	30	2	31	2	31	2	33	6	7
	frêne	3	30	4	42	9	32	3	28	4	25	7	38	3	61	7	27	4	39	5	54	4	39	3	35	1	55	3	36	4	10
	chêne	4	34	4	39	7	34	2	49	1	33	1	70	1	61	0	.	1	67	0	.	0	.	2	37	0	100	5	26	2	13
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	71	0	100	21	16	3	15
	autres feuillus	3	24	5	34	7	35	5	30	7	19	3	38	3	32	7	29	5	31	5	42	3	47	5	23	4	32	24	13	7	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	93	5	80	10	80	11	75	9	79	7	118	11	110	7	105	8	91	8	120	12	83	14	99	7	94	6	118	6	97	2
36-51 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	19	9	7	25	18	21	15	17	17	11	51	12	33	9	42	10	43	10	38	18	31	20	25	9	40	6	16	13	27	3
	sapin	16	10	5	38	7	27	13	15	6	16	10	22	14	11	12	15	5	28	14	26	6	29	2	33	1	34	2	31	7	5
	pin	3	26	5	28	3	48	1	37	3	21	0	.	2	49	0	71	0	49	4	42	1	72	5	20	5	22	0	48	2	10
	mélèze	0	100	1	49	1	46	0	74	1	43	0	100	0	.	0	100	1	62	0	.	2	74	15	14	10	13	9	14	4	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	26	3	19	0	.	1	15
	autres résineux	0	.	1	57	1	100	1	39	0	70	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	28
	hêtre	24	7	30	13	20	17	18	11	12	11	7	32	14	15	22	12	9	21	9	27	14	22	2	45	2	29	8	13	13	4
	érable	4	13	4	29	2	34	2	23	3	16	2	43	2	23	5	18	3	25	2	35	7	24	1	53	1	55	0	50	2	7
	frêne	2	21	4	29	8	28	3	32	5	16	2	54	2	44	4	25	2	32	2	59	3	41	1	49	0	50	1	34	2	9
	chêne	2	27	4	36	5	33	2	27	2	23	1	76	0	61	0	58	0	71	1	75	0	.	0	57	0	73	2	28	1	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	72	0	100	7	18	1	17
	autres feuillus	2	34	2	34	2	41	1	36	4	24	1	59	1	35	0	49	2	43	1	49	2	42	1	31	1	40	6	14	2	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	72	4	61	9	67	9	57	7	53	5	75	9	68	6	86	6	66	7	71	11	65	12	54	6	63	5	51	5	63	2
=52 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	11	9	6	27	9	27	9	16	8	14	27	12	18	9	28	10	24	11	23	16	22	16	13	11	19	8	9	14	15	3
	sapin	10	10	1	39	7	23	11	14	6	16	9	21	12	11	10	15	6	22	6	37	4	36	1	34	1	26	2	26	6	5
	pin	1	31	1	49	1	56	1	35	1	26	0	.	1	49	0	76	0	100	0	99	0	100	1	41	2	25	0	74	1	12
	mélèze	0	70	0	100	0	70	0	57	1	35	0	.	0	.	0	60	1	49	0	.	1	77	12	12	7	13	6	13	3	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	29	1	26	0	.	0	19
	autres résineux	0	.	1	71	0	.	1	44	1	83	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	33
	hêtre	7	11	12	18	8	20	10	14	10	11	3	34	6	18	6	18	3	29	5	31	6	31	0	56	1	39	3	16	5	5
	érable	1	27	1	40	0	70	0	100	1	32	1	37	0	45	2	32	1	39	1	57	1	63	0	.	0	45	0	.	1	12
	frêne	1	35	1	40	2	32	2	34	3	20	0	100	0	100	1	44	1	45	1	78	1	42	0	100	0	100	0	59	1	12
	chêne	0	37	1	53	2	43	2	28	3	24	0	.	0	.	0	100	0	.	1	72	0	.	0	100	0	76	0	41	1	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	63	0	100	3	21	0	20
	autres feuillus	0	71	1	46	3	40	1	44	1	41	0	.	0	100	1	51	1	68	0	71	0	70	0	49	0	62	0	39	0	17
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	30	5	27	11	34	10	38	7	33	6	41	9	38	6	49	7	36	9	37	13	35	12	29	7	32	6	25	7	33	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	88	8	56	22	90	19	117	12	95	10	235	11	184	8	170	8	202	8	217	12	159	15	157	8	235	6	85	12	145	3
	sapin	96	7	24	29	38	20	87	11	30	14	70	20	98	10	52	14	28	20	69	20	20	24	12	24	4	26	10	23	44	4
	pin	7	24	12	27	6	37	6	33	6	21	0	.	9	57	0	55	3	53	18	41	5	80	38	21	31	18	2	53	12	10
	mélèze	0	58	3	50	16	64	1	48	6	36	3	70	1	81	2	74	8	37	0	.	10	58	78	11	42	11	55	11	23	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	15	21	26	19	0	79	5	15
	autres résineux	3	40	7	48	1	71	5	27	6	37	0	.	1	46	2	40	6	63	5	71	2	64	1	56	5	32	0	70	3	14
	hêtre	113	6	151	9	99	16	89	9	86	8	49	22	86	10	86	12	51	18	70	20	77	21	19	27	11	23	82	12	71	3
	érable	35	11	42	17	27	33	18	18	34	12	29	22	26	19	36	16	43	17	26	24	39	21	16	24	5	29	11	26	24	5
	frêne	12	17	27	20	31	21	15	19	22	13	19	30	11	33	19	19	15	27	26	32	17	31	12	26	5	43	15	22	15	6
	chêne	13	32	13	29	27	30	7	23	8	17	2	55	1	51	1	49	4	55	2	68	1	100	9	32	1	72	14	24	7	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	67	0	72	66	13	9	13
	autres feuillus	22	15	26	17	37	20	31	19	37	13	34	25	20	18	24	22	42	20	42	36	31	29	43	13	32	20	107	10	41	5
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	389	3	360	6	373	7	376	5	329	4	440	7	438	4	393	5	403	5	474	8	361	8	403	4	396	4	449	4	400	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. 1349246. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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