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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
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	2691	20	1621	17	1607	21	3901	16	1579	25	2699	16	1207	22	862	28	4123	12	7459	10	2939	19	34099	5
	sapin	3316	12	191	39	429	34	1697	18	548	24	587	25	2301	18	731	25	299	34	387	27	80	59	291	31	49	58	428	30	11333	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	147	57	0	.	93	52	1355	20	880	25	1302	21	4269	11
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	401	37	776	40	32	70	1210	29
	autres résineux	156	70	69	61	0	.	88	45	226	57	0	.	35	71	39	71	132	58	69	100	33	71	121	74	432	35	20	100	1420	19
	hêtre	3710	13	1837	19	1042	37	1670	20	2347	16	388	30	1637	16	990	21	644	24	266	33	545	26	712	29	248	33	2981	14	19015	6
	érable	1614	19	526	31	362	44	342	32	814	18	215	45	573	29	501	26	903	24	213	31	176	38	929	35	249	41	723	32	8141	8
	frêne	532	35	292	40	190	35	203	44	462	25	145	55	224	41	81	50	262	36	275	51	107	63	506	36	175	54	949	27	4402	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	778	27	936	28	1448	20	679	29	1091	23	527	25	1369	28	408	34	401	35	2574	15	1773	22	5850	12	19592	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	13657	7	4080	14	3576	17	7757	11	7713	9	3687	14	9912	9	4496	13	6565	12	2937	17	2354	16	12120	8	13471	8	17830	7	110154	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	2706	18	3189	17	2478	20	5034	14	2451	17	2989	14	1936	21	1459	23	5509	12	10654	9	3378	14	46861	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	123	62	0	.	53	100	2460	15	1413	20	2467	16	7255	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	465	28	1224	25	16	100	1705	19
	autres résineux	245	36	52	58	20	100	36	71	292	43	0	.	15	100	95	52	155	71	75	80	34	71	52	74	248	33	0	.	1318	17
	hêtre	4315	11	1476	17	1034	25	1717	14	2394	13	679	31	2426	14	1688	18	969	28	613	27	854	33	787	31	409	35	4543	14	23905	5
	érable	1833	16	641	24	572	41	533	24	1139	17	465	26	1003	23	740	28	1047	22	177	46	417	37	696	24	159	37	730	32	10153	7
	frêne	482	24	473	27	308	37	279	32	597	30	254	38	351	34	456	28	329	37	266	41	196	46	520	32	345	46	857	25	5711	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	982	22	1323	19	652	35	640	23	709	34	863	28	673	49	496	40	1913	16	2302	22	6358	12	18828	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	16397	6	4115	13	4452	17	8200	10	10143	9	5424	14	12713	8	6896	11	7014	11	4565	16	3729	17	15191	8	18466	7	22865	6	140169	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	2845	19	4635	13	3396	14	3055	14	1590	19	1324	24	5141	12	8961	9	3204	16	43575	4
	sapin	3146	11	328	37	277	36	1419	19	750	22	831	30	2074	14	781	26	471	28	439	31	80	52	377	34	126	43	321	37	11420	6
	pin	422	40	155	53	51	58	151	55	68	50	0	.	296	69	0	.	53	100	182	55	61	77	1480	22	882	27	83	81	3885	13
	mélèze	0	.	17	100	118	77	17	100	71	50	0	.	17	100	49	100	141	50	0	.	71	79	2390	18	1501	19	2646	14	7038	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	1261	15	2218	13	643	28	2651	13	1610	19	877	23	816	28	537	34	564	32	522	30	3720	15	22315	5
	érable	1314	14	394	28	86	53	340	28	1232	19	439	28	815	23	985	21	563	29	317	35	486	31	303	32	234	31	297	33	7805	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	93	68	0	0	0	.	199	37	15	100	717	26	2540	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	633	24	634	32	3784	13	8661	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	5828	10	8591	8	5246	14	11205	8	7845	10	5859	10	3654	15	2819	17	12163	8	14400	7	18656	6	117433	2
36-51 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2957	9	284	26	769	23	1156	17	1855	12	2281	14	3377	10	3155	11	2792	12	1155	21	1042	22	3058	10	6210	8	2509	13	32600	3
	sapin	2457	10	194	39	282	28	980	16	649	16	449	23	1393	11	874	15	292	28	419	28	216	30	291	34	123	34	273	31	8894	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	698	22	69	48	2979	10
	mélèze	7	100	28	50	50	47	21	74	75	43	9	100	0	.	7	100	57	62	0	.	85	74	1903	15	1491	13	1450	14	5181	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	277	27	493	19	0	.	780	15
	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	1426	12	1278	11	329	34	1474	16	1645	13	593	22	275	29	465	24	196	45	371	29	1270	13	15150	4
	érable	624	13	167	30	74	35	181	24	371	17	97	43	253	24	353	19	215	25	67	37	227	26	69	54	91	55	66	50	2854	7
	frêne	350	21	152	30	315	29	257	32	526	17	109	55	205	45	321	26	128	33	76	60	89	42	87	49	30	50	107	34	2753	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	275	34	84	35	85	42	67	37	383	24	27	60	61	35	30	50	109	43	27	50	51	42	163	31	97	40	988	14	2445	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	1754	10	258	28	394	28	675	17	839	15	1202	14	1877	10	2119	11	1543	13	712	19	739	19	1551	12	2899	9	1488	14	18048	3
	sapin	1520	10	63	40	277	24	865	15	614	17	412	22	1260	12	754	16	374	23	182	38	138	37	180	34	193	26	275	26	7106	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	1478	13	1119	13	906	13	3753	7
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	hêtre	1017	12	501	19	337	22	786	15	1070	12	140	35	641	19	456	18	180	29	164	32	207	32	54	57	118	39	497	16	6167	5
	érable	109	27	43	41	14	71	7	100	105	32	51	38	46	45	121	33	66	39	20	58	29	63	0	.	44	46	0	.	657	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	134	29	281	25	0	.	0	0	8	100	0	.	16	72	0	.	8	100	41	76	57	41	768	14
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	épicéa	13608	8	2384	23	3744	20	9047	13	10277	11	10413	14	18823	10	12700	10	13078	11	6600	16	5426	18	19382	9	36184	7	13518	12	175182	3
	sapin	14949	8	1020	30	1605	22	6734	13	3277	14	3088	21	10047	11	3876	15	1833	21	2106	22	667	25	1532	24	634	26	1637	24	53003	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	4795	19	338	53	14724	10
	mélèze	21	58	127	51	671	64	92	48	632	36	140	71	67	81	135	74	524	38	0	.	326	59	9587	12	6404	12	8770	11	27496	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	1860	22	3954	20	65	79	5889	15
	autres résineux	419	40	293	49	47	72	349	28	686	37	0	.	75	46	170	40	364	64	144	72	82	64	173	56	696	32	44	70	3543	14
	hêtre	17452	7	6427	12	4115	18	6860	10	9306	9	2180	24	8829	11	6388	13	3263	19	2133	23	2608	23	2313	27	1669	23	13012	12	86553	3
	érable	5494	12	1772	19	1108	34	1404	19	3661	13	1268	23	2689	20	2700	17	2794	18	794	26	1336	23	1997	24	778	29	1817	26	29611	5
	frêne	1867	17	1153	22	1300	23	1154	20	2348	14	832	32	1129	34	1430	20	985	28	804	33	581	33	1508	27	778	43	2433	22	18301	6
	chêne	1948	32	544	30	1141	31	555	23	870	17	88	56	125	51	52	50	234	55	67	68	35	100	1142	32	91	72	2180	24	9071	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	238	67	45	72	10448	13	10739	13
	autres feuillus	3412	15	1128	19	1560	22	2408	20	3972	14	1490	26	2085	18	1803	23	2734	22	1269	37	1068	31	5314	14	4849	21	17040	10	50132	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	60329	4	15346	10	15551	11	29098	7	35684	6	19498	11	44753	6	29290	8	26039	8	14455	13	12307	13	49715	6	60878	5	71300	4	484244	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. 1349121. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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