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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: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km
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	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	3168	11	750	27	1008	23	2082	15	2835	12	1567	16	3679	11	2097	13	2475	12	1189	18	1195	16	3992	9	8078	8	2555	12	36670	3
	sapin	3382	8	220	27	391	22	1240	17	703	25	597	20	2215	11	890	18	262	26	379	25	193	31	418	28	141	46	405	29	11437	5
	pin	80	65	41	62	0	0	53	100	54	66	0	.	95	62	11	100	248	52	123	55	19	100	924	25	1442	19	38	79	3129	13
	mélèze	11	100	21	100	169	95	29	76	21	70	53	82	21	100	52	83	115	52	0	.	68	52	1632	15	1252	24	1443	14	4888	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	22	100	0	.	339	25	565	20	38	61	984	15
	autres résineux	227	43	60	62	21	70	104	40	219	44	0	.	30	58	93	50	71	62	155	58	9	100	71	55	537	27	40	79	1637	15
	hêtre	3544	9	1267	14	684	17	1452	14	2180	11	358	25	1913	12	1344	15	780	28	279	23	658	24	550	26	368	24	3412	12	18791	4
	érable	1264	15	377	24	324	24	398	27	901	16	278	25	485	24	543	26	729	19	208	43	289	35	528	21	266	31	607	23	7199	6
	frêne	451	19	315	33	513	23	350	26	688	18	137	36	422	24	268	27	267	37	248	34	119	50	229	26	243	29	913	19	5163	7
	chêne	471	42	15	100	119	53	73	65	125	39	12	100	9	100	12	100	86	74	20	70	10	100	609	29	10	100	410	25	1980	16
	châtaignier	0	.	0	.	20	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	84	0	.	2115	18	2190	18
	autres feuillus	1527	12	497	26	686	23	522	21	1137	16	468	27	879	17	568	19	1198	19	634	30	455	26	2474	12	2157	16	5919	9	19121	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	0	0
	total	14125	5	3564	11	3937	11	6303	9	8864	7	3470	11	9748	6	5898	9	6232	9	3258	13	3015	12	11821	6	15059	6	17897	5	113189	2
16-23 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	4674	11	738	25	1448	20	2027	15	3622	13	2477	14	4805	10	3385	12	3118	11	1543	16	1687	17	5466	9	10927	7	3130	11	49048	3
	sapin	3905	8	290	34	391	21	1723	16	1087	23	803	20	2584	11	1055	15	352	22	504	25	182	39	593	21	241	29	432	27	14142	5
	pin	170	48	59	53	0	.	134	72	57	41	0	0	290	48	10	100	124	72	72	47	113	62	1725	19	1802	17	39	71	4594	11
	mélèze	10	100	9	100	66	64	28	58	68	54	64	71	31	100	43	100	71	52	0	.	88	48	2729	11	1453	17	2051	13	6711	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	22	100	0	.	566	19	971	18	10	100	1590	13
	autres résineux	228	41	20	71	29	58	91	46	306	38	0	.	31	74	104	39	51	100	10	100	29	58	51	60	262	34	0	.	1214	16
	hêtre	4701	8	1339	13	1150	16	1735	13	2614	9	654	25	2366	11	1744	13	1013	20	493	23	827	22	814	25	564	21	4877	11	24893	4
	érable	1654	11	491	26	403	27	452	24	1419	16	501	20	762	18	875	21	866	19	270	29	409	23	570	19	197	32	726	21	9595	5
	frêne	571	18	481	24	495	23	356	23	1165	18	189	32	308	25	681	25	320	27	222	37	229	36	475	27	379	30	1029	17	6901	6
	chêne	451	29	152	50	349	39	99	51	211	38	10	100	35	76	12	100	164	53	0	.	0	.	455	28	52	53	717	24	2707	12
	châtaignier	0	.	0	.	19	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	71	0	.	4141	13	4243	13
	autres feuillus	1126	14	503	35	620	23	739	20	1175	13	433	30	576	16	820	27	705	23	623	32	439	28	2370	13	2243	18	6453	8	18826	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
	total	17491	4	4082	11	4972	10	7394	8	11725	7	5132	10	11809	6	8727	8	6787	8	3761	12	4004	12	15886	6	19091	6	23605	4	144465	2
24-35 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	4190	9	540	27	1285	20	1741	14	3467	11	3002	13	4716	9	3461	11	3388	11	1695	15	1595	17	4967	8	9004	7	2964	11	46015	3
	sapin	3005	10	309	27	368	23	1119	15	789	16	800	22	1924	11	1052	14	360	24	356	27	165	31	435	23	200	28	338	27	11220	5
	pin	545	28	181	40	108	43	67	47	259	31	0	.	260	53	11	100	39	78	216	38	133	57	1317	16	1089	17	163	54	4387	9
	mélèze	40	79	28	58	92	47	38	60	165	40	0	.	0	.	11	100	93	45	0	.	77	47	2300	11	1501	12	2302	11	6646	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	20	100	0	.	22	100	0	.	850	19	1037	18	10	100	1992	13
	autres résineux	58	63	78	35	29	100	56	53	131	42	0	.	9	100	21	71	54	65	0	.	9	100	0	0	31	58	0	.	475	20
	hêtre	5662	8	1591	13	1154	14	1430	13	2284	11	607	23	2382	11	1816	13	874	24	492	25	630	20	542	25	529	22	3112	11	23106	4
	érable	1229	12	421	21	270	37	383	21	1022	15	457	24	725	17	859	17	534	20	293	40	371	28	206	29	251	34	293	25	7313	6
	frêne	652	19	335	26	515	22	350	21	800	16	279	32	388	30	706	20	214	35	147	42	107	35	390	35	196	37	859	22	5937	7
	chêne	688	25	316	30	277	31	178	34	332	22	36	76	38	59	10	100	59	72	10	100	0	.	121	35	19	71	620	20	2705	10
	châtaignier	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	71	9	100	2752	12	2845	12
	autres feuillus	587	15	373	38	292	32	267	27	745	15	69	38	215	25	386	26	428	29	136	35	120	33	767	17	379	27	3336	10	8099	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	0
	total	16656	4	4171	10	4410	10	5627	8	9995	6	5250	10	10710	6	8352	7	6043	9	3367	12	3207	12	11959	6	14244	5	16749	4	120741	2
36-51 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3611	6	428	19	799	16	1181	13	2243	9	2297	10	3839	7	3020	9	2710	10	1037	16	1160	14	3215	8	6295	6	2186	10	34021	2
	sapin	2709	7	246	27	327	20	899	13	646	12	536	15	1515	9	1004	11	294	21	237	27	162	24	293	24	187	22	272	22	9327	4
	pin	598	18	222	21	117	37	94	27	465	15	0	.	193	37	38	40	33	50	130	35	39	55	530	17	703	15	138	42	3300	7
	mélèze	16	50	53	49	38	39	62	37	83	31	4	100	12	58	33	55	32	50	0	.	118	38	1991	9	1419	10	1384	10	5243	5
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	4	100	17	76	4	100	0	.	305	19	475	16	0	.	827	12
	autres résineux	26	100	65	57	47	53	35	51	42	40	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	224	26
	hêtre	4150	5	1516	10	978	14	1321	10	1584	9	501	20	1364	11	1512	11	439	20	272	22	493	18	175	27	301	24	1279	11	15885	3
	érable	630	10	158	22	89	25	141	23	307	14	95	32	200	18	291	16	235	20	69	28	201	22	71	41	70	54	86	30	2642	5
	frêne	396	18	225	19	345	18	286	33	717	11	61	39	170	23	372	17	78	30	49	56	117	29	72	41	26	41	176	22	3090	6
	chêne	284	19	135	29	306	22	148	28	256	18	9	71	25	53	16	58	45	59	21	64	4	100	45	39	52	62	262	22	1607	8
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	épicéa	17555	6	2697	18	4965	13	7766	10	13218	8	10518	10	19161	7	13993	8	13146	9	6113	13	6327	12	19020	7	37330	5	12103	8	183914	2
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	mélèze	84	48	127	40	417	48	180	30	418	23	134	65	84	67	174	52	351	33	0	.	374	35	10142	8	6613	10	8002	8	27100	5
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	autres résineux	539	35	235	36	147	43	330	28	743	31	0	.	74	41	218	33	181	68	165	56	48	65	122	47	830	27	49	68	3680	12
	hêtre	18988	5	6363	9	4344	11	6581	8	9634	7	2292	18	8517	8	6967	9	3333	19	1626	19	2785	16	2125	21	1839	17	13128	9	88523	3
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	chêne	1986	21	731	24	1187	22	599	20	1150	15	76	43	116	37	74	34	363	51	60	47	15	76	1242	24	161	49	2056	17	9815	8
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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. 1349094. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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