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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 total de tiges
gravité des dégâts · résineux et feuillus
découpage régional: région économique
unité: 1000 n
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
gravité des dégâts	résineux et feuillus	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	.
	résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
aucun dégât	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	23899	6	3419	18	5125	16	14016	10	12026	10	9768	14	23319	8	12857	10	11182	11	6318	15	4255	18	26072	8	36056	6	17315	9	205628	2
	feuillus	22311	6	8399	11	7296	14	9808	10	15525	7	4447	16	9774	11	8354	11	6848	14	2942	20	3016	19	8186	13	5020	16	29324	7	141251	3
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	46210	4	11818	11	12421	12	23825	8	27551	6	14215	12	33093	7	21211	8	18030	9	9260	14	7271	15	34258	7	41076	6	46640	5	346879	2
dégât léger	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	2318	10	492	23	612	26	1580	19	1952	15	2295	17	2999	11	1588	14	2520	13	1639	19	1083	22	6368	12	9754	8	3348	12	38548	4
	feuillus	2208	12	519	19	479	25	642	20	1099	15	409	32	1245	15	945	17	1087	19	354	33	486	22	1011	20	905	25	3915	12	15303	5
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	4526	8	1011	15	1090	20	2221	15	3052	11	2704	16	4244	10	2533	11	3607	12	1993	18	1569	17	7379	11	10659	7	7263	8	53851	3
dégât moyen	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	1910	11	300	27	305	24	483	20	930	15	849	18	1721	13	1345	15	1096	18	624	22	660	21	1929	11	3109	10	1718	15	16977	4
	feuillus	2611	11	858	20	486	22	969	16	1138	13	322	40	1696	16	1306	19	1060	20	857	24	1006	21	1019	19	827	20	4696	8	18851	4
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	4521	8	1158	18	791	18	1452	13	2068	10	1170	17	3417	10	2650	13	2156	14	1480	18	1666	16	2948	10	3936	9	6414	7	35828	3
dégât grave	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	1520	12	62	45	224	28	474	17	442	17	546	18	1442	14	783	15	825	16	531	26	427	28	1645	12	2391	10	1453	15	12765	4
	feuillus	2115	12	788	17	802	25	618	18	1490	13	465	30	1379	23	1083	16	725	19	509	31	479	24	1194	20	897	20	5588	10	18130	5
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	3635	9	850	16	1026	20	1092	15	1932	11	1011	18	2821	13	1866	12	1550	13	1040	21	906	19	2839	11	3288	9	7040	8	30895	3
dégât très grave	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	509	17	49	54	61	45	166	27	176	26	183	32	414	31	344	23	400	27	276	44	256	30	1191	17	1359	18	536	20	5920	7
	feuillus	928	15	460	24	161	31	343	22	905	16	214	39	763	21	686	20	297	26	405	46	640	24	1100	27	561	23	3407	10	10871	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	1437	12	509	23	223	26	509	19	1080	14	397	25	1177	18	1030	16	697	19	681	33	896	20	2291	16	1920	14	3943	9	16791	4
mort	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	4103	10	696	25	577	26	1113	16	1263	16	2652	16	4907	13	3415	17	3654	15	1249	21	1353	21	7796	10	8122	10	3079	12	43978	4
	feuillus	3315	12	1311	19	1141	22	686	21	1429	18	779	24	1839	16	1895	18	1333	20	702	34	1405	25	1932	16	1448	20	9889	9	29104	4
	indéterminable	54	74	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	17	100	0	.	15	100	0	.	0	.	18	100	15	100	0	.	137	40
	total	7472	8	2007	16	1717	17	1799	14	2708	12	3431	15	6763	11	5310	13	5002	12	1951	18	2758	18	9747	9	9585	9	12967	7	73219	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	34259	5	5018	15	6904	15	17831	10	16789	9	16293	12	34803	7	20332	9	19676	9	10637	14	8034	15	45000	7	60790	6	27449	8	323815	2
	feuillus	33488	6	12335	11	10365	13	13066	9	21586	7	6636	15	16697	9	14268	11	11350	12	5769	19	7031	15	14443	11	9658	14	56818	5	233510	2
	indéterminable	54	74	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	17	100	0	.	15	100	0	.	0	.	18	100	15	100	0	.	137	40
	total	67801	4	17353	10	17269	11	30897	7	38392	6	22929	11	51517	6	34600	8	31042	8	16406	13	15065	12	59462	6	70464	5	84268	4	557462	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. 1258791. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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