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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.

IFN4
nombre de tiges
diamètre à hauteur de poitrine (classes de diamètre) · essence principale
découpage régional: région économique
unité: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2009/17
		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	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	.
12-15 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	19	13	18	28	23	34	33	19	27	17	41	22	36	14	24	17	41	13	41	19	33	19	34	12	53	9	15	16	31	4
	sapin	22	11	6	35	10	30	16	17	7	28	13	29	24	15	11	25	5	31	15	26	6	37	2	35	1	66	2	33	10	6
	pin	0	100	1	75	0	.	1	100	1	100	0	.	1	85	0	.	1	75	5	77	1	99	9	32	8	26	0	100	2	17
	mélèze	0	.	0	.	7	100	0	100	0	70	1	100	0	100	1	100	2	64	0	.	3	59	11	17	5	21	9	19	4	12
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	40	4	27	0	100	1	22
	autres résineux	2	54	2	71	0	100	1	44	2	53	0	.	0	71	1	58	1	79	3	99	0	100	1	61	3	36	0	.	1	19
	hêtre	22	10	33	16	16	23	20	17	18	12	7	32	20	16	18	21	9	30	12	27	22	28	5	33	2	36	20	15	15	5
	érable	8	21	8	26	4	45	5	39	7	20	6	34	6	31	7	30	12	27	4	50	7	43	5	26	2	37	4	33	6	8
	frêne	3	24	9	40	11	35	4	30	7	24	3	53	4	33	4	32	5	48	12	36	3	52	2	31	2	41	6	25	5	9
	chêne	5	49	0	.	2	57	0	70	0	58	0	99	0	100	0	100	1	100	1	99	1	99	4	37	0	.	3	34	2	21
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	18	21	2	21
	autres feuillus	10	15	9	27	11	36	8	27	11	22	13	34	9	23	9	24	21	21	25	40	15	34	19	16	15	22	39	13	16	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	90	6	86	12	86	15	89	10	80	8	84	14	100	7	75	10	99	10	119	14	91	13	96	7	95	7	118	6	94	2
16-23 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	28	14	17	31	34	30	32	18	31	15	67	16	48	13	48	15	46	13	61	18	52	21	46	13	67	8	20	14	41	4
	sapin	26	10	9	41	9	31	23	19	9	35	20	24	26	13	11	22	6	30	23	27	3	44	3	29	2	35	2	33	12	6
	pin	1	52	2	52	0	.	3	72	0	57	0	.	2	71	0	.	0	100	4	51	3	99	19	24	10	25	0	100	4	15
	mélèze	0	.	0	100	3	73	0	71	1	65	2	100	1	100	1	100	2	57	0	.	3	61	20	14	8	23	15	16	5	9
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	26	8	23	0	100	1	18
	autres résineux	1	44	1	70	0	100	1	61	2	38	0	.	0	100	1	50	1	100	0	.	1	70	1	60	1	39	0	.	1	18
	hêtre	34	10	34	15	30	18	24	13	22	11	18	32	27	14	24	17	16	26	22	27	30	27	7	31	3	31	30	15	22	5
	érable	11	15	11	26	7	35	4	34	14	22	11	26	7	26	10	25	14	23	7	42	13	28	5	26	1	40	4	30	8	7
	frêne	3	25	15	28	11	26	3	30	8	24	5	38	3	32	12	29	5	33	9	34	10	42	6	35	3	44	5	29	6	9
	chêne	3	36	2	63	12	46	1	50	1	43	0	.	1	74	0	100	2	62	0	.	0	.	3	37	0	100	5	33	2	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	33	17	4	17
	autres feuillus	7	18	7	29	7	31	11	27	10	17	12	36	5	23	13	39	12	29	23	44	17	33	17	17	17	24	42	12	16	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	115	5	99	10	114	12	103	9	98	8	135	11	120	7	120	9	104	9	149	12	132	12	132	7	120	6	156	5	122	2
24-35 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	28	12	16	31	28	25	23	18	32	14	66	17	51	11	53	12	56	13	56	18	47	23	41	11	56	8	20	14	39	4
	sapin	20	14	8	36	7	35	16	18	8	21	19	31	20	13	11	21	8	28	17	33	4	41	3	33	1	47	2	37	10	6
	pin	4	36	5	52	3	55	1	53	2	33	0	.	2	86	0	.	1	100	6	50	4	86	12	21	7	25	1	65	4	12
	mélèze	0	100	0	100	2	70	0	.	1	50	0	.	0	.	0	.	2	49	0	.	2	74	17	14	9	16	16	14	5	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	29	8	22	0	.	1	17
	autres résineux	0	100	2	44	1	100	1	52	0	75	0	.	0	.	0	.	1	79	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	27
	hêtre	36	10	41	15	24	16	22	15	23	12	17	30	25	13	25	16	12	23	22	29	20	26	6	32	4	30	21	15	20	5
	érable	8	16	8	30	1	74	4	29	11	16	10	31	9	20	13	20	9	30	9	34	14	31	2	35	2	42	1	37	6	7
	frêne	4	26	6	36	12	29	5	22	7	21	9	37	4	41	13	23	5	44	7	48	5	36	4	51	1	54	3	33	5	9
	chêne	5	31	7	36	10	34	3	43	2	28	1	75	0	100	0	.	0	100	1	99	0	.	1	46	0	100	5	26	2	13
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	71	0	100	20	16	3	16
	autres feuillus	3	21	5	34	6	48	5	32	6	20	2	50	2	39	7	29	6	36	3	43	3	40	4	26	2	33	22	13	6	8
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	108	5	99	10	95	10	81	9	91	7	124	12	114	6	122	7	101	9	120	12	100	14	96	6	91	6	111	5	103	2
36-51 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	23	8	10	22	22	19	18	15	19	10	49	11	38	8	43	9	47	10	42	18	34	15	27	9	42	7	15	12	29	3
	sapin	18	9	5	32	9	26	13	15	6	16	11	20	14	10	14	14	5	24	13	28	6	30	3	33	1	30	2	27	8	5
	pin	4	23	6	27	4	41	2	32	4	19	0	.	2	55	0	50	1	52	3	48	1	74	5	22	4	21	0	45	3	9
	mélèze	0	71	1	60	1	51	1	58	1	48	0	.	0	100	0	70	1	63	0	.	2	64	16	13	10	13	9	13	4	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	28	3	21	0	.	1	17
	autres résineux	0	.	2	67	0	100	1	55	0	74	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	35
	hêtre	26	7	35	12	21	17	19	10	14	10	8	31	15	14	22	13	8	24	10	26	15	21	1	51	3	30	7	15	13	4
	érable	4	13	4	30	1	46	2	32	3	19	3	41	2	25	5	18	4	26	3	33	7	27	0	56	1	60	0	46	2	7
	frêne	2	24	4	26	8	25	5	43	7	14	1	54	2	33	5	23	2	34	3	55	4	38	0	70	0	50	1	38	3	9
	chêne	2	24	3	40	7	31	2	29	3	20	0	99	0	61	0	71	0	70	1	64	0	.	0	63	0	71	2	30	1	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	71	0	100	7	18	1	17
	autres feuillus	1	39	2	38	3	32	2	38	3	22	0	100	1	31	1	55	2	41	1	57	2	52	1	36	1	32	5	15	2	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	80	3	72	8	77	8	64	7	60	5	73	9	73	5	90	6	70	7	75	11	69	10	55	6	64	5	48	5	67	2
=52 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	11	9	7	24	9	25	11	15	10	13	26	14	20	10	29	11	23	12	23	17	22	18	12	12	17	8	9	12	15	3
	sapin	9	11	2	29	7	28	11	14	6	17	8	25	10	11	9	15	6	23	5	35	3	46	1	34	1	28	1	27	5	5
	pin	1	30	0	100	1	52	1	39	1	26	0	.	1	55	0	71	0	.	0	99	0	.	1	50	2	24	0	74	1	13
	mélèze	0	100	0	100	0	100	0	71	1	35	0	.	0	.	1	59	1	49	0	.	1	59	12	12	7	13	5	13	3	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	31	1	29	0	.	0	21
	autres résineux	0	.	0	100	1	100	1	53	1	89	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	38
	hêtre	6	13	14	18	6	21	8	15	9	13	2	40	5	19	6	18	3	28	3	34	6	30	0	57	1	38	3	17	5	5
	érable	0	33	1	44	0	70	0	.	1	37	1	50	0	73	1	37	1	46	0	100	1	54	0	.	0	59	0	100	0	15
	frêne	1	31	2	32	3	35	2	35	2	22	0	100	1	61	1	41	0	50	0	100	1	59	0	100	0	100	0	71	1	12
	chêne	0	46	1	61	1	52	1	34	2	26	0	.	0	.	0	100	0	.	0	70	0	.	0	100	0	81	0	59	0	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	69	0	100	3	21	0	20
	autres feuillus	0	80	1	42	2	44	0	81	0	86	0	.	0	100	0	80	2	55	0	71	1	57	0	57	0	67	0	38	1	20
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	28	5	29	11	31	11	36	7	33	7	37	11	38	7	47	7	36	9	33	14	35	13	28	8	29	6	23	6	32	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	109	8	69	20	116	17	119	12	119	9	249	11	194	8	197	8	213	9	224	12	189	13	159	9	236	6	79	10	155	2
	sapin	96	7	30	28	41	22	79	11	35	16	69	21	94	9	56	13	30	20	72	20	21	25	12	25	6	27	10	25	44	4
	pin	9	24	16	29	9	35	8	46	8	17	0	.	8	60	1	48	3	49	19	40	9	86	45	20	31	18	2	63	13	10
	mélèze	0	55	2	43	13	65	2	43	4	29	2	100	1	93	3	75	8	38	0	.	11	53	76	10	38	11	54	11	21	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	15	22	24	18	0	100	4	14
	autres résineux	3	38	7	43	3	71	5	28	6	37	0	.	1	52	2	37	4	85	3	99	2	76	1	53	5	34	0	100	3	15
	hêtre	125	6	156	9	97	12	93	8	84	7	52	25	92	10	95	12	48	20	69	22	93	19	20	27	12	23	81	13	75	3
	érable	31	11	32	16	14	28	14	22	35	15	31	21	25	20	35	16	40	18	23	29	41	22	12	22	6	33	9	26	22	5
	frêne	13	16	36	22	45	19	19	18	32	12	19	30	14	24	35	20	17	29	32	27	23	29	12	31	6	40	15	24	19	6
	chêne	14	29	13	31	33	29	8	23	9	16	2	56	1	47	1	48	3	67	3	53	1	99	9	31	1	72	15	23	8	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	3	75	0	100	81	13	11	13
	autres feuillus	22	14	25	18	30	22	26	19	30	15	28	28	16	17	30	24	43	19	53	38	38	28	42	14	35	21	109	10	41	5
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	422	3	384	6	404	7	372	5	361	4	452	8	445	4	454	5	410	5	498	8	427	8	407	4	400	4	455	3	418	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. 1349208. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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