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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 IFN1-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	19	28	22	36	34	19	28	17	35	23	37	15	21	19	40	14	40	23	30	20	39	13	55	10	14	17	30	5
	sapin	23	11	6	35	11	30	16	17	7	28	14	29	25	15	12	25	6	31	17	28	7	37	3	35	1	66	3	33	11	6
	pin	0	100	1	75	0	.	1	100	1	100	0	.	1	85	0	.	1	75	1	99	0	.	11	32	7	31	0	100	2	19
	mélèze	0	.	0	.	7	100	0	100	0	70	1	99	0	100	1	100	3	63	0	.	1	99	10	19	4	23	6	27	3	16
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	42	3	37	0	100	1	27
	autres résineux	2	54	2	71	0	100	1	44	2	53	0	.	0	71	1	58	0	.	4	99	1	100	1	61	3	43	0	.	1	21
	hêtre	23	10	32	16	16	23	20	17	17	13	7	33	21	16	19	21	11	30	12	29	26	28	6	35	2	36	25	15	17	5
	érable	9	21	8	26	5	45	5	39	7	21	7	33	5	33	6	34	13	28	5	57	6	44	4	29	2	40	3	34	6	9
	frêne	3	24	10	40	11	36	4	30	6	25	3	53	4	33	4	34	3	56	14	40	1	70	2	36	2	46	7	26	5	10
	chêne	5	49	0	.	3	57	0	70	0	57	1	99	0	100	0	100	1	100	1	99	0	.	5	38	0	.	4	34	2	22
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	21	3	21
	autres feuillus	9	16	9	27	10	39	7	28	11	22	8	33	7	24	9	24	18	21	15	35	17	35	20	17	14	25	40	15	15	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	92	6	86	12	86	16	89	10	80	8	76	14	102	7	73	11	96	9	108	15	88	14	102	8	93	8	125	7	95	2
16-23 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	29	14	18	31	34	31	32	18	32	15	54	16	48	13	47	16	45	14	62	21	58	21	51	13	69	9	20	16	41	4
	sapin	27	10	9	41	9	31	23	19	9	35	22	24	28	13	12	22	7	30	27	28	3	44	4	28	3	35	3	35	13	6
	pin	1	52	3	52	0	.	3	71	0	57	0	.	3	71	0	.	0	.	4	59	0	.	23	24	11	26	0	100	4	16
	mélèze	0	.	0	100	3	73	0	71	1	65	2	99	1	100	1	100	2	57	0	.	2	74	19	16	5	26	11	22	4	11
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	27	5	27	0	100	1	19
	autres résineux	1	44	1	70	0	100	1	61	2	38	0	.	0	100	1	49	0	.	0	.	1	70	1	60	1	42	0	.	1	18
	hêtre	35	10	33	16	31	18	24	13	22	11	20	32	29	14	26	17	17	27	26	29	34	28	8	32	4	33	36	16	24	5
	érable	11	15	10	28	8	35	4	34	15	22	12	26	7	27	10	26	16	24	7	46	12	29	5	30	1	40	3	36	8	8
	frêne	3	25	15	29	11	26	3	30	7	26	5	38	4	32	10	25	5	34	9	38	6	45	5	45	3	47	6	31	6	9
	chêne	3	36	2	63	13	46	1	50	1	43	0	.	0	100	0	100	2	61	0	.	0	.	3	42	0	100	6	37	2	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	17	4	17
	autres feuillus	7	18	6	31	8	31	10	28	9	18	8	35	5	23	8	31	12	31	14	39	18	35	19	18	17	28	44	13	15	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	117	5	96	11	117	12	102	9	99	8	123	11	123	7	116	9	107	9	149	12	135	13	143	7	121	7	167	6	123	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	17	31	27	26	23	18	32	14	66	19	50	11	51	13	55	14	60	19	54	24	45	11	63	8	22	15	40	4
	sapin	21	14	8	36	7	35	16	18	8	20	21	31	21	13	12	21	9	27	19	36	5	41	4	33	1	47	3	39	11	7
	pin	4	36	6	52	3	55	1	53	2	33	0	.	3	86	0	.	1	100	8	50	0	.	15	21	9	25	1	65	4	13
	mélèze	0	100	0	100	3	70	0	.	1	50	0	.	0	.	0	.	2	54	0	.	1	99	18	15	8	19	14	17	5	9
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	32	8	23	0	.	1	19
	autres résineux	0	100	2	44	1	100	1	52	0	75	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	100	0	.	0	100	0	.	0	27
	hêtre	37	10	40	15	25	16	22	15	23	12	18	29	25	13	27	16	14	23	27	30	20	26	7	31	5	30	25	15	22	5
	érable	8	16	6	30	1	74	4	29	11	16	11	31	9	20	13	21	9	32	8	33	15	32	1	40	2	34	1	40	6	7
	frêne	4	26	6	39	13	28	5	22	7	21	10	37	5	41	12	22	4	45	9	47	6	36	4	63	2	63	3	38	5	9
	chêne	5	31	7	36	11	34	3	47	2	28	2	75	0	100	0	.	0	100	1	99	0	.	1	50	0	100	5	27	3	13
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	25	16	3	16
	autres feuillus	3	21	6	34	6	51	5	32	6	20	2	50	2	39	7	32	6	38	3	49	3	44	4	28	3	35	23	13	6	8
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	111	5	97	10	97	10	81	9	92	7	130	12	114	6	122	7	102	9	135	13	105	15	105	7	100	6	123	5	107	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	23	23	19	18	15	20	10	52	11	36	9	41	10	47	11	51	18	35	16	31	10	49	7	18	13	30	3
	sapin	19	9	5	32	9	26	13	15	6	16	12	20	15	10	14	15	6	23	15	30	6	30	3	33	1	30	2	27	9	5
	pin	4	23	6	27	4	41	2	32	4	19	0	.	2	55	0	50	0	70	3	52	0	.	5	23	5	21	0	49	3	9
	mélèze	0	71	1	60	1	51	1	58	1	48	0	.	0	100	0	70	1	63	0	.	1	62	17	14	10	14	9	15	4	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	31	3	21	0	.	1	18
	autres résineux	0	.	2	67	1	100	1	55	0	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	36
	hêtre	27	7	35	12	22	17	19	10	14	10	9	32	15	14	23	13	9	24	11	28	16	21	1	54	3	30	9	15	15	4
	érable	4	13	4	30	1	46	2	32	3	19	3	41	2	24	5	18	5	27	3	35	7	28	1	56	0	55	0	46	2	7
	frêne	2	24	4	25	9	25	5	43	7	14	1	54	2	33	5	23	2	36	4	55	5	37	1	70	0	50	1	38	3	9
	chêne	2	24	3	40	7	31	2	29	2	21	0	99	0	61	0	100	0	70	1	78	0	.	0	72	0	71	2	32	1	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	71	0	100	8	18	1	17
	autres feuillus	1	43	2	41	3	34	2	38	3	23	0	100	1	31	1	55	2	42	1	57	2	51	1	42	1	35	6	16	2	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	81	3	71	8	80	8	64	7	61	5	77	9	73	5	90	6	72	8	89	11	72	10	63	6	73	5	56	5	71	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	27	14	20	10	28	11	25	12	30	16	26	18	14	12	20	9	11	13	16	3
	sapin	9	11	3	29	7	28	11	14	6	17	9	25	11	11	9	15	6	23	6	36	3	45	1	36	1	28	2	27	6	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	100	1	13
	mélèze	0	100	0	100	0	100	0	71	1	34	0	.	0	.	1	59	1	55	0	.	1	73	13	13	8	14	5	15	3	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	34	1	29	0	.	0	22
	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	12	16	6	21	8	15	9	13	2	40	6	20	6	19	4	28	4	37	7	30	1	57	1	38	3	17	5	5
	érable	0	35	1	44	0	70	0	.	1	37	1	50	0	72	1	40	0	59	0	99	1	53	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	58	1	99	1	59	0	100	0	100	0	100	1	12
	chêne	0	46	1	61	1	52	1	34	2	28	0	.	0	.	0	100	0	.	1	70	0	.	0	100	0	81	0	59	1	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	71	0	100	4	21	0	20
	autres feuillus	0	100	1	42	2	49	0	81	0	100	0	.	0	100	1	80	2	63	0	99	1	57	0	57	0	71	0	38	0	20
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	28	5	27	10	32	11	36	7	33	7	39	11	38	7	46	8	38	9	42	13	40	13	31	8	34	6	26	6	34	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	111	8	70	20	115	18	119	12	122	9	233	11	191	8	188	9	212	9	243	13	203	14	180	9	256	6	85	10	158	3
	sapin	98	7	30	28	43	22	79	11	35	16	77	21	99	9	59	13	35	19	85	22	24	25	15	25	7	26	12	26	49	4
	pin	9	24	16	29	9	35	8	46	8	17	0	.	9	60	1	48	3	58	16	49	0	.	54	20	35	19	2	66	14	10
	mélèze	0	55	2	43	14	65	2	43	4	29	2	99	1	93	3	75	9	40	0	.	6	61	77	10	35	12	45	14	18	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	16	23	20	20	0	100	4	15
	autres résineux	3	38	7	43	3	71	5	28	6	37	0	.	1	52	2	37	0	100	4	99	2	76	2	53	5	39	0	100	3	15
	hêtre	128	6	151	10	101	12	94	8	85	7	57	25	95	10	101	12	54	20	80	23	103	20	23	28	14	24	99	13	83	3
	érable	32	11	29	16	15	28	14	22	36	15	34	21	23	20	35	17	44	19	22	33	42	23	11	26	6	29	8	28	23	5
	frêne	14	16	36	23	47	19	19	18	31	13	21	30	15	24	33	18	15	30	36	29	19	32	11	37	7	45	16	26	19	6
	chêne	15	29	13	31	35	29	7	23	8	16	2	56	1	52	1	54	4	67	4	57	0	.	10	34	1	72	17	25	9	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	66	0	100	99	13	12	13
	autres feuillus	21	14	23	19	29	24	25	20	30	15	18	24	15	18	26	24	40	21	33	28	41	30	45	15	35	24	114	11	38	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	429	3	378	6	411	7	372	5	365	4	444	8	450	4	447	5	415	6	522	8	440	9	445	4	422	4	498	4	430	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. 1349199. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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