Sélectionner un thème dans la liste

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: canton
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		canton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		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	±%	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	.	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	.	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	.	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	3384	17	1501	30	1833	30	32219	6	1547	25	7411	16	128	72	1835	30	41092	6	4332	15	11089	13	5994	14	1791	47	5900	20	8224	13	1216	28	3137	22	4960	15	3096	19	12280	11	4667	19	15656	10	26072	8	823	37	5444	16	205628	2
	feuillus	6429	12	151	55	833	34	20101	8	3747	18	5628	14	414	51	1082	25	8252	14	4422	15	4604	13	3344	16	1017	36	1390	27	7580	13	2379	22	5832	16	3022	19	3463	16	26092	7	1949	26	13732	10	8186	13	382	41	7222	11	141251	3
	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	9812	11	1652	30	2666	26	52319	5	5294	17	13039	12	541	49	2917	22	49344	5	8754	12	15693	11	9338	12	2808	34	7289	18	15803	11	3595	20	8969	14	7982	14	6559	14	38372	6	6616	17	29389	8	34258	7	1204	31	12666	10	346879	2
dégât léger	pas d'indication	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	.
	résineux	656	26	189	34	231	32	5564	9	192	40	1581	22	0	.	632	31	10855	7	305	24	1256	16	529	24	181	37	838	25	1123	17	171	42	328	37	778	27	666	30	2247	16	1099	22	1913	13	6368	12	126	45	721	22	38548	4
	feuillus	271	24	25	77	108	47	2261	13	243	27	468	31	29	80	252	30	1277	19	485	25	622	22	334	24	147	43	339	34	995	19	210	32	467	24	304	30	249	25	3543	13	189	42	1017	17	1011	20	17	100	439	23	15303	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	.
	total	927	19	214	34	340	29	7825	8	435	24	2050	19	29	80	884	25	12131	7	790	18	1878	14	863	18	329	32	1176	23	2118	13	381	28	795	22	1082	23	915	23	5790	10	1288	20	2930	12	7379	11	144	41	1159	17	53851	3
dégât moyen	pas d'indication	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	.
	résineux	207	36	114	59	283	43	2638	11	72	51	644	22	17	100	254	26	3537	9	243	27	618	20	465	24	155	48	383	31	970	17	111	36	135	40	443	23	308	26	1290	19	436	27	1143	15	1929	11	77	65	506	23	16977	4
	feuillus	371	22	42	47	139	55	2692	11	533	29	432	34	44	71	357	29	1248	17	396	23	428	24	323	28	359	45	439	33	1531	19	196	46	789	19	608	27	205	29	4275	9	452	33	1311	17	1019	19	31	63	632	18	18851	4
	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	578	21	156	49	422	37	5330	8	605	29	1076	19	62	75	610	21	4784	8	639	19	1045	16	788	20	514	37	822	25	2501	14	307	33	924	18	1051	19	512	20	5565	8	889	24	2453	12	2948	10	108	49	1138	16	35828	3
dégât grave	pas d'indication	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	.
	résineux	100	35	101	46	106	44	1663	11	14	70	468	21	0	.	256	40	2830	10	263	27	658	18	387	29	107	48	478	32	544	19	14	71	276	30	206	30	86	39	1014	20	407	32	784	16	1645	12	90	47	267	23	12765	4
	feuillus	549	20	32	81	91	45	1521	13	468	32	584	32	0	.	252	33	1510	20	553	26	584	24	97	41	445	59	266	43	823	19	155	36	504	23	455	25	464	26	4974	10	346	40	1524	15	1194	20	115	53	623	20	18130	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	.
	total	650	18	134	40	197	39	3184	8	481	31	1052	20	0	.	507	27	4340	10	816	20	1242	16	484	24	552	49	744	26	1367	14	169	34	780	19	662	22	550	23	5988	9	753	26	2308	12	2839	11	205	37	890	16	30895	3
dégât très grave	pas d'indication	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	.
	résineux	24	78	27	71	21	57	746	17	74	44	125	36	0	.	113	43	1595	16	83	41	158	32	70	44	13	71	161	70	318	26	24	77	38	61	141	60	34	53	300	23	180	52	279	24	1191	17	42	70	164	29	5920	7
	feuillus	412	23	13	71	157	42	916	15	116	41	209	39	0	.	469	31	722	21	305	27	289	29	36	71	207	59	105	48	556	21	108	51	397	27	164	38	266	36	3247	11	315	58	338	21	1100	27	7	100	416	22	10871	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	436	23	40	53	179	39	1662	11	190	33	333	28	0	.	582	26	2317	13	388	23	447	23	107	37	220	57	266	47	873	18	132	44	435	25	305	34	300	34	3546	10	495	41	617	16	2291	16	49	62	580	17	16791	4
mort	pas d'indication	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	.
	résineux	430	23	284	41	437	32	7175	10	371	35	1676	21	7	100	575	36	9575	9	940	28	2157	21	617	22	282	43	983	32	1936	18	224	44	576	26	1212	30	363	42	1626	14	978	25	2625	14	7796	10	251	37	883	37	43978	4
	feuillus	696	24	33	71	299	38	2060	14	608	29	979	26	143	50	893	36	2655	16	1171	23	1043	21	377	32	146	52	352	45	1422	18	243	37	798	26	809	31	216	51	8681	10	502	44	2149	15	1932	16	42	85	854	26	29104	4
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	15	100	19	100	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	17	100	137	40
	total	1126	18	317	40	736	28	9251	9	998	23	2655	17	150	49	1468	28	12245	8	2110	19	3217	17	994	19	428	34	1335	27	3358	13	467	30	1408	20	2021	22	579	32	10308	8	1480	22	4773	11	9747	9	293	35	1754	23	73219	3
total	pas d'indication	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	.
	résineux	4801	16	2216	29	2912	25	50004	6	2270	23	11905	14	152	68	3665	22	69482	5	6167	15	15935	11	8063	13	2528	41	8743	19	13115	12	1760	26	4490	19	7739	15	4552	19	18758	11	7766	17	22399	9	45000	7	1410	33	7985	14	323815	2
	feuillus	8728	12	296	47	1627	27	29550	7	5714	17	8300	14	631	42	3305	22	15664	12	7331	14	7570	12	4511	16	2321	33	2891	25	12906	12	3291	21	8786	14	5363	19	4863	16	50812	6	3755	26	20071	9	14443	11	594	40	10187	11	233510	2
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	15	100	19	100	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	17	100	137	40
	total	13529	11	2513	28	4540	22	79570	5	8003	16	20205	11	782	44	6970	17	85161	5	13497	12	23522	10	12574	11	4850	28	11633	16	26021	10	5050	19	13311	13	13102	13	9415	14	69570	5	11521	16	42470	7	59462	6	2003	29	18188	10	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. 1258778. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

page précedente