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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
âge des arbres (classes de 40 ans) · 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
âge des arbres (classes de 40 ans)	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	.
=40 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	12	26	19	46	48	33	64	17	34	19	30	42	27	26	34	29	26	22	21	41	27	36	21	19	36	16	13	25	27	7
	sapin	21	19	6	57	9	39	38	20	12	26	10	29	29	26	10	44	2	82	6	41	1	76	1	43	0	100	2	46	11	10
	pin	0	71	1	100	1	86	2	70	1	100	0	.	1	79	0	.	0	.	0	.	0	.	1	50	2	72	0	100	1	31
	mélèze	0	.	2	80	15	68	1	74	3	56	3	70	1	81	1	100	2	69	0	.	1	99	6	31	4	37	5	32	3	18
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	56	2	56	0	.	0	47
	autres résineux	0	.	1	71	0	100	2	43	2	42	0	.	0	100	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	25
	hêtre	21	15	46	20	35	36	31	19	36	14	9	36	17	18	13	35	8	34	3	51	20	52	1	61	2	37	6	25	15	7
	érable	15	23	23	27	19	45	12	25	20	18	6	40	9	37	9	27	15	27	8	50	13	41	6	36	2	44	5	35	10	8
	frêne	4	32	13	30	9	33	6	33	10	21	8	52	3	42	3	53	7	39	4	71	3	47	5	37	2	47	5	29	5	10
	chêne	0	100	0	100	4	52	2	48	1	50	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	57	0	.	1	41	1	21
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	12	31	2	30
	autres feuillus	10	23	14	25	23	27	19	26	24	16	18	29	15	23	8	35	18	32	5	42	9	38	16	19	20	23	31	16	18	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	84	10	125	15	163	16	177	10	142	8	85	21	102	12	79	18	78	15	47	25	74	23	57	12	71	12	80	11	94	3
41-80 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	39	13	26	31	16	29	40	22	46	17	105	19	76	12	61	14	78	13	97	17	61	22	68	14	99	9	37	15	60	4
	sapin	44	10	13	42	19	28	32	19	11	22	36	30	40	12	22	21	11	26	30	24	9	32	5	32	1	38	5	33	19	6
	pin	3	45	5	42	2	64	1	71	2	32	0	.	3	79	0	.	1	100	10	56	1	99	15	35	11	27	0	72	4	16
	mélèze	0	100	1	55	0	100	0	61	1	45	0	.	0	.	0	.	4	60	0	.	1	70	32	18	15	19	26	16	9	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	29	11	30	0	100	2	23
	autres résineux	2	38	6	48	1	100	2	39	3	61	0	.	0	57	2	39	3	63	4	70	2	59	1	56	2	44	0	70	2	17
	hêtre	54	10	66	14	32	20	36	12	34	11	20	32	46	13	45	15	20	23	35	25	37	30	15	29	5	31	58	14	36	5
	érable	15	13	15	24	5	39	5	28	12	17	15	26	15	24	19	22	22	24	14	34	20	29	9	35	2	33	6	34	11	7
	frêne	6	22	12	30	13	28	7	25	7	24	9	43	7	47	11	23	6	42	19	34	10	45	7	33	3	60	10	28	8	9
	chêne	9	44	9	39	13	38	2	36	3	29	1	75	1	61	0	71	2	68	1	99	1	100	6	39	0	75	10	31	4	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	73	0	100	48	16	6	15
	autres feuillus	11	20	10	26	12	31	11	29	11	19	15	43	5	23	13	27	23	26	35	42	21	41	26	17	11	35	74	12	22	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	183	6	163	10	114	13	137	10	130	8	203	13	194	7	173	8	171	10	245	12	163	15	190	8	161	7	273	6	183	2
81-120 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	23	12	8	32	18	30	10	22	13	18	47	15	42	17	42	14	35	16	35	21	30	24	31	15	43	11	16	17	28	5
	sapin	21	13	3	47	7	39	12	20	5	20	14	27	16	14	14	16	6	32	20	32	4	30	3	35	1	49	1	35	9	6
	pin	2	31	4	40	1	61	2	43	3	26	0	.	2	74	0	63	0	100	5	54	3	99	13	36	10	34	0	100	4	17
	mélèze	0	100	0	100	1	52	0	100	1	34	0	.	0	.	0	60	0	80	0	.	2	63	11	18	8	24	13	18	4	11
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	34	5	28	0	.	1	22
	autres résineux	1	100	1	100	0	.	1	61	1	60	0	.	0	.	0	.	2	100	1	99	0	100	0	.	1	70	0	.	0	36
	hêtre	27	11	29	19	28	20	15	16	13	12	18	27	15	21	23	17	18	35	27	27	14	23	2	42	3	33	11	18	15	5
	érable	4	18	4	45	3	70	1	49	2	29	7	41	2	31	7	30	5	32	4	37	6	29	1	44	0	51	1	55	3	10
	frêne	1	27	2	45	9	43	2	39	5	21	2	83	1	56	5	30	1	41	3	60	4	42	1	84	0	100	0	53	2	12
	chêne	3	32	2	41	9	69	2	28	2	21	0	99	0	81	0	78	1	79	0	100	0	.	1	51	0	71	1	46	1	18
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	70	0	100	4	34	1	32
	autres feuillus	1	41	2	45	1	74	1	54	1	46	0	.	0	71	3	82	2	46	2	51	1	51	1	53	0	70	2	36	1	19
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	83	6	54	15	77	15	45	11	46	9	88	13	78	10	95	10	71	14	98	14	64	14	66	11	72	9	50	9	68	3
121-160 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	9	13	2	46	3	56	2	29	2	32	27	24	24	15	20	20	33	21	29	32	20	28	20	16	28	14	11	16	16	6
	sapin	7	14	1	46	2	51	4	30	3	29	7	33	9	18	5	25	3	33	8	42	2	45	1	46	1	40	1	36	4	8
	pin	1	49	1	52	2	69	1	48	1	38	0	.	1	69	0	100	1	85	2	75	1	82	3	37	5	37	0	91	2	18
	mélèze	0	100	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	70	0	.	6	74	12	18	5	18	7	21	3	11
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	3	30	3	30	0	100	1	21
	autres résineux	0	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	53	0	.	0	42
	hêtre	8	20	9	30	3	53	5	24	2	28	2	46	5	24	5	26	4	37	2	38	4	38	1	72	1	55	4	53	4	11
	érable	1	40	0	100	0	.	0	.	0	59	1	57	1	45	1	44	1	54	0	100	1	74	0	100	0	100	0	100	0	19
	frêne	0	50	0	100	0	100	0	.	0	52	0	.	0	.	0	61	0	100	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	27
	chêne	1	42	1	61	2	58	1	57	1	33	0	.	0	.	0	.	0	100	1	81	0	.	1	100	0	100	1	62	1	26
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	62	0	58
	autres feuillus	0	.	0	70	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	77	0	.	0	54	0	41
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	28	10	15	23	13	26	12	18	10	16	36	19	40	11	32	15	42	17	43	25	34	22	43	12	43	11	25	13	30	4
>160 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	5	19	1	79	4	60	1	49	0	.	25	44	16	20	13	25	30	17	34	26	21	32	17	20	29	13	8	19	13	7
	sapin	3	26	0	70	1	71	1	58	0	.	3	43	4	25	2	28	6	30	5	51	4	51	1	48	1	40	1	30	2	11
	pin	0	60	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	1	59	0	.	1	99	6	41	3	38	1	64	1	24
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	59	0	.	0	.	17	18	10	14	5	16	4	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	26	5	32	0	100	1	22
	autres résineux	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	82
	hêtre	3	52	1	62	0	100	1	54	0	71	0	.	3	42	0	61	1	48	3	44	1	80	1	76	0	70	3	38	1	20
	érable	0	71	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	52	0	100	0	100	0	100	0	.	0	.	0	33
	frêne	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	58
	chêne	0	60	0	.	0	.	1	100	1	52	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	77	0	33
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	2	45	0	43
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	11	19	2	45	5	49	3	37	1	43	27	40	24	16	15	23	40	15	42	22	27	30	46	12	49	10	22	11	24	5
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. 1327314. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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