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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.

IFN2–IFN3
exploitations
altitude (par classes de 400 m) · essence principale
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN2/IFN3
réseau: réseau 1,4 km
évolution 1993/95–2004/06
		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
altitude (par classes de 400 m)	essence principale	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%
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	.
>1800 m	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	.	2	100	0	0	2	100	9	74	14	35	0	0	27	32
	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	0	0	0	0	0	0	0
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	13	63	3	61	1	100	16	51
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	4	91	10	61	0	0	14	51
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	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	0	.	0	0
	indéterminable	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	.	2	100	0	0	2	100	25	47	27	31	1	100	57	26
1401-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	7	83	0	.	4	80	0	.	0	.	25	41	37	45	18	59	66	42	3	68	14	64	37	31	155	19	19	59	386	13
	sapin	1	100	0	.	0	0	0	.	0	.	1	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	100	2	85	0	0	4	55
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	2	55	0	0	2	55
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	100	21	39	16	33	1	71	40	25
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	3	73	0	0	0	.	3	73
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	1	100	0	0	0	0	1	100
	hêtre	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	1	72
	érable	0	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	100	0	0	0	0	0	100	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	65
	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	1	100	0	0	0	0	0	100	0	72	0	59	2	65
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	8	70	0	.	4	80	0	.	0	.	26	40	37	45	18	59	68	41	3	68	14	62	63	26	174	18	20	54	438	12
1001-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	159	15	0	.	7	68	0	0	24	93	131	23	257	17	188	25	80	41	24	41	22	48	31	45	129	23	12	51	1050	9
	sapin	69	25	0	.	6	83	2	100	6	63	21	33	58	23	31	43	1	67	6	76	0	77	12	60	8	57	0	100	211	13
	pin	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	16	53	1	71	1	100	21	48
	mélèze	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	26	61	0	0	0	0	30	61
	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	100	0	0	0	0	0	0	0	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	72
	hêtre	51	24	0	0	4	66	0	100	1	100	6	43	19	52	9	53	1	100	5	58	0	100	0	0	1	71	8	54	100	17
	érable	1	69	0	.	0	0	0	0	0	.	0	100	8	74	1	78	3	57	1	100	0	100	0	0	0	0	0	100	14	43
	frêne	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	1	89	0	0	0	0	0	0	1	100	0	0	1	89	0	0	0	100	4	52
	chêne	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	100	0	0	0	0	2	97
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0
	autres feuillus	1	46	0	.	0	0	0	.	0	0	1	53	1	71	1	73	1	61	0	0	0	100	2	55	0	62	4	55	12	24
	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	283	14	0	0	16	56	2	84	31	74	160	20	343	16	230	24	85	39	36	33	23	46	89	31	140	22	25	36	1444	7
601-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	133	18	24	31	311	18	244	19	177	21	99	32	209	17	129	25	18	63	15	58	31	45	3	59	13	36	0	0	1403	7
	sapin	134	15	1	94	48	29	124	20	74	25	26	53	247	14	53	33	3	100	1	95	5	96	1	100	0	0	0	0	705	8
	pin	7	45	5	57	5	60	5	58	11	44	0	.	1	100	0	0	0	0	3	75	0	0	1	100	12	68	0	.	50	23
	mélèze	0	0	0	0	3	88	1	100	2	100	0	0	3	72	0	0	6	79	0	.	5	72	0	0	9	86	1	100	32	37
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	100	0	0	8	77	3	70	1	92	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	13	52
	hêtre	170	15	50	30	63	26	73	29	35	31	18	37	54	24	38	27	19	59	1	90	10	59	0	72	9	56	6	93	538	9
	érable	10	33	4	59	4	72	4	53	11	42	0	0	2	55	12	42	2	60	0	0	2	55	0	100	0	0	0	100	49	17
	frêne	17	33	4	69	11	37	0	0	11	35	2	55	8	51	6	40	1	100	1	100	6	100	0	100	2	90	1	100	67	17
	chêne	0	100	1	71	11	52	4	56	1	100	0	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	18	36
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	4	46	5	45
	autres feuillus	6	59	2	74	1	59	1	75	12	57	0	67	4	46	8	65	2	84	2	94	3	55	1	88	2	69	6	70	50	22
	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	477	10	90	23	465	14	460	13	334	16	145	29	528	12	246	20	51	37	22	51	61	32	7	48	47	35	19	52	2929	5
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	73	30	84	39	62	29	333	13	633	12	0	.	6	74	22	46	0	0	2	100	0	0	5	100	0	0	0	0	1189	8
	sapin	28	40	11	38	7	58	118	19	96	24	0	.	0	0	2	88	0	0	3	71	0	0	0	.	0	.	0	.	260	13
	pin	6	49	14	43	8	48	3	61	44	21	0	.	0	0	1	100	0	0	0	0	0	.	1	100	0	100	0	0	77	16
	mélèze	0	0	7	91	5	51	7	66	37	54	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	55	38
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	1	74	1	79	3	100	4	73	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	9	47
	hêtre	60	28	133	22	16	51	115	19	181	14	0	.	3	71	7	58	0	0	1	100	3	100	0	0	0	0	0	0	512	9
	érable	1	60	20	35	5	59	6	38	11	31	0	.	2	100	0	0	2	100	1	100	0	0	0	0	0	.	0	0	47	19
	frêne	21	34	6	54	9	46	9	38	44	26	0	.	2	73	0	100	0	0	0	100	0	0	0	0	0	100	0	0	89	16
	chêne	15	68	12	47	10	52	20	31	30	28	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	100	87	19
	châtaignier	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	12	39	13	37
	autres feuillus	10	37	11	48	5	46	8	54	52	28	0	.	0	0	3	78	6	100	0	100	0	0	0	100	0	0	6	37	102	18
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0
	total	215	18	300	17	129	21	620	10	1133	9	0	.	12	61	35	41	8	100	7	56	3	100	7	74	1	76	18	30	2439	5
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	373	11	108	31	383	15	577	11	834	10	252	17	512	11	356	17	166	27	44	31	68	29	86	24	311	14	31	41	3988	4
	sapin	231	12	12	36	61	25	245	14	176	17	47	32	306	12	86	26	4	78	9	51	5	92	13	57	10	49	0	100	1146	6
	pin	13	33	19	35	13	38	8	43	55	19	0	0	1	100	1	100	0	0	3	75	0	0	19	47	15	54	1	100	144	13
	mélèze	0	0	7	91	9	46	7	59	39	52	0	0	3	72	0	0	6	79	0	0	5	66	60	33	28	35	3	51	173	19
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	7	60	10	61	0	0	18	43
	autres résineux	0	100	1	74	8	71	6	59	6	60	0	100	0	0	0	0	0	0	0	100	0	0	1	100	0	0	0	0	21	36
	hêtre	280	11	183	18	83	22	188	16	218	12	23	29	77	22	54	22	19	57	7	45	12	51	0	72	10	50	14	51	1109	6
	érable	13	28	24	31	9	46	9	31	22	26	0	71	12	54	14	39	6	43	1	71	2	48	1	100	0	0	0	81	107	13
	frêne	37	24	10	43	20	29	9	38	54	22	3	48	10	44	6	39	0	100	2	59	6	100	2	74	2	82	2	88	153	11
	chêne	17	60	13	43	21	37	24	27	31	27	0	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	100	0	0	0	100	102	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	1	100	0	0	16	31	17	29
	autres feuillus	17	31	12	43	6	39	10	47	64	25	2	43	5	40	12	48	10	66	2	77	3	49	4	45	3	55	17	32	159	13
	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	982	7	390	14	614	12	1083	8	1499	7	327	16	925	9	529	14	213	23	68	25	102	23	192	18	388	12	85	22	7139	3

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. 1242160. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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