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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: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
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	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	15	18	15	37	11	34	35	19	15	17	30	23	39	16	21	25	43	16	38	24	29	28	40	12	52	10	16	22	28	5
	sapin	22	12	5	39	11	33	22	17	5	24	15	24	24	17	10	26	6	34	16	26	3	58	3	32	0	58	3	32	11	7
	pin	0	100	0	.	1	100	1	57	0	100	0	.	1	71	0	.	1	75	1	99	0	.	7	38	10	32	0	100	2	21
	mélèze	0	.	2	80	5	72	0	100	1	60	1	99	0	100	1	100	2	68	0	.	1	70	8	21	2	31	4	33	2	15
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	40	4	56	0	100	1	36
	autres résineux	1	69	2	60	0	.	1	44	2	56	0	.	0	100	1	71	0	.	3	99	1	70	1	74	3	44	0	100	1	22
	hêtre	25	13	44	18	26	36	22	19	21	16	10	28	17	16	13	20	12	23	11	33	20	25	7	30	2	33	23	15	18	6
	érable	11	19	13	30	9	45	5	31	7	18	6	44	5	28	6	28	16	24	7	35	5	42	4	32	2	47	3	31	7	8
	frêne	3	36	7	39	4	36	3	44	4	25	4	54	2	41	1	50	4	39	12	52	1	99	3	38	1	52	7	28	4	11
	chêne	4	58	2	51	2	49	1	74	1	50	1	99	0	.	0	.	1	100	1	99	0	.	5	40	0	.	4	42	2	23
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	26	2	26
	autres feuillus	9	15	9	29	14	28	11	28	12	20	10	33	7	26	6	23	13	23	10	31	9	41	22	17	11	27	39	14	14	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	91	7	98	12	84	15	100	10	70	8	77	13	97	8	59	12	97	10	98	15	69	15	103	7	87	8	116	8	91	3
16-23 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	21	12	17	32	29	37	36	17	30	17	47	19	52	13	33	17	47	13	67	21	51	22	53	12	73	9	23	15	40	4
	sapin	30	10	6	35	8	32	23	17	7	28	21	24	32	15	11	23	7	28	28	28	6	46	4	26	1	47	3	33	13	6
	pin	1	52	2	60	0	.	1	62	1	84	0	.	2	84	0	.	1	100	3	60	0	.	20	27	11	26	0	100	4	17
	mélèze	0	.	0	.	7	100	0	100	3	58	2	78	0	100	0	.	2	70	0	.	0	.	16	16	5	25	9	23	4	13
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	30	5	30	0	100	1	21
	autres résineux	2	36	1	57	0	100	0	71	3	43	0	.	0	100	1	52	0	.	1	99	1	70	1	74	1	40	0	.	1	18
	hêtre	29	11	35	15	26	23	22	13	22	12	17	31	26	13	25	17	18	28	23	28	29	34	8	31	3	35	34	15	22	5
	érable	12	16	15	23	14	40	7	23	10	16	11	25	8	23	10	28	19	21	4	60	11	40	5	27	1	36	4	38	9	7
	frêne	3	24	11	26	8	36	4	31	4	34	7	37	4	34	6	27	5	41	9	47	3	49	3	37	2	50	6	27	5	9
	chêne	3	45	1	58	12	45	1	57	1	60	0	.	0	.	0	100	2	65	0	.	0	.	4	41	0	100	5	39	2	19
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	28	17	3	17
	autres feuillus	7	18	9	25	7	34	12	22	13	18	8	32	5	23	7	30	13	29	11	42	15	45	17	17	15	26	44	14	15	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	109	5	98	10	112	14	107	8	93	8	114	12	129	7	92	10	114	9	145	13	115	15	135	7	118	7	156	6	118	2
24-35 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	22	12	13	32	24	27	24	20	26	15	57	18	44	13	45	14	50	13	56	18	48	22	47	11	61	9	22	18	37	4
	sapin	21	11	8	36	7	35	18	19	7	22	22	29	22	14	11	25	9	27	19	30	3	51	4	33	1	43	3	39	11	6
	pin	3	40	4	52	1	57	2	55	1	50	0	.	3	69	0	.	1	100	8	53	0	.	15	22	7	27	1	81	4	14
	mélèze	0	.	0	100	3	76	0	100	1	50	0	.	0	100	1	100	2	55	0	.	2	99	17	16	7	21	15	17	4	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	30	8	25	0	100	1	19
	autres résineux	0	100	2	60	0	.	0	71	1	66	0	.	0	100	1	70	0	100	0	.	1	100	0	.	0	100	0	.	0	28
	hêtre	32	10	31	17	21	19	16	15	21	13	17	26	27	13	23	18	16	22	28	30	16	33	6	31	4	31	29	16	20	5
	érable	9	14	8	28	2	52	4	27	12	19	11	27	7	22	14	21	11	28	9	38	17	30	3	36	2	33	2	41	7	7
	frêne	3	29	4	41	10	32	3	28	5	25	8	38	3	61	6	27	3	40	7	53	5	38	3	38	1	69	4	38	4	11
	chêne	4	34	4	39	8	34	2	53	1	33	1	70	0	71	0	.	1	70	0	.	0	.	2	42	0	100	5	28	2	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	28	16	3	16
	autres feuillus	3	23	5	36	7	35	5	31	7	20	3	42	3	32	6	34	5	31	4	52	3	53	5	23	5	35	26	14	7	8
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	96	5	78	10	83	11	75	9	80	7	119	11	111	7	107	8	98	8	132	13	95	14	108	7	96	6	133	6	101	2
36-51 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	19	9	7	26	17	21	15	17	17	11	49	12	32	10	40	10	45	11	47	19	28	16	30	10	47	7	19	14	28	3
	sapin	16	10	5	38	7	26	13	15	6	16	12	22	15	11	11	14	5	27	17	29	6	29	3	33	1	34	2	32	8	5
	pin	3	26	5	28	3	48	1	37	3	21	0	.	2	49	0	71	0	70	4	47	0	.	6	20	6	23	1	52	3	10
	mélèze	0	100	1	49	1	46	0	74	1	43	0	99	0	.	0	100	1	61	0	.	1	99	17	15	9	15	10	16	4	9
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	28	3	20	0	.	1	16
	autres résineux	0	.	1	57	1	100	1	39	0	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	29
	hêtre	25	7	31	13	21	17	18	11	12	11	8	33	14	14	23	13	10	23	11	29	15	22	2	44	3	29	10	13	14	4
	érable	4	13	4	29	2	34	2	24	4	16	3	43	3	23	5	19	4	24	3	35	7	25	1	58	0	46	1	50	3	7
	frêne	2	22	3	31	8	28	3	32	5	17	3	54	2	44	5	25	2	38	3	59	3	44	1	53	0	50	1	35	3	9
	chêne	2	27	4	36	5	33	2	28	2	24	1	75	0	61	0	71	0	70	1	75	0	.	1	65	0	73	2	30	1	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	72	0	100	9	18	1	17
	autres feuillus	2	36	2	34	2	41	1	36	3	25	0	71	1	35	0	49	2	46	1	49	2	41	1	39	0	42	7	15	2	10
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	74	4	62	9	67	9	57	7	53	5	76	9	69	6	85	6	70	8	87	11	63	10	63	6	70	5	61	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	10	6	26	10	27	9	17	8	14	28	13	18	9	27	11	26	12	31	15	25	17	16	11	22	9	11	15	16	3
	sapin	10	10	2	39	7	23	11	14	5	17	11	21	13	11	11	16	7	23	8	39	4	37	2	35	2	25	2	27	7	5
	pin	1	31	1	49	1	55	1	35	1	26	0	.	1	49	0	76	0	.	0	99	0	.	1	41	2	25	0	100	1	12
	mélèze	0	70	0	100	0	70	0	57	1	34	0	.	0	.	0	60	1	55	0	.	1	77	14	13	9	13	6	14	3	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	37	2	26	0	.	0	21
	autres résineux	0	.	2	71	0	.	1	44	1	83	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	33
	hêtre	6	12	11	18	8	20	10	13	10	11	4	33	7	19	6	18	3	29	6	37	8	30	0	64	1	39	4	16	6	5
	érable	1	28	1	40	0	70	0	100	1	32	1	40	0	45	2	34	1	46	1	70	1	62	0	.	0	51	0	.	1	13
	frêne	1	35	1	40	3	32	2	34	3	20	0	100	0	100	1	44	1	50	1	78	2	42	0	100	0	100	0	72	1	12
	chêne	1	37	1	53	2	43	2	29	2	26	0	.	0	.	0	100	0	.	1	72	0	.	0	100	0	76	0	41	1	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	70	0	100	4	21	1	20
	autres feuillus	0	100	1	46	2	44	1	44	1	44	0	.	0	100	1	51	1	75	0	99	0	70	0	49	0	74	0	42	0	18
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	30	5	26	11	35	10	37	7	32	6	43	9	40	6	49	7	40	9	47	13	41	12	35	7	38	6	30	7	36	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	89	8	57	22	91	19	119	12	97	10	211	11	185	9	167	9	212	8	238	14	181	15	186	8	256	6	91	13	149	3
	sapin	100	7	25	29	40	20	87	11	31	14	80	20	106	10	54	14	34	19	87	21	21	25	16	24	5	26	13	24	50	4
	pin	8	24	12	27	7	37	7	33	6	21	0	.	9	57	1	55	3	62	16	49	0	.	48	21	35	20	2	71	13	11
	mélèze	0	58	3	50	17	64	1	48	6	36	4	70	1	81	2	74	8	42	0	.	5	71	73	11	32	12	44	14	18	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	17	24	22	24	0	100	4	17
	autres résineux	3	40	7	48	1	71	5	27	7	37	0	.	1	52	2	40	0	100	4	99	3	63	2	56	4	40	0	70	3	15
	hêtre	117	6	151	9	103	15	88	9	86	8	56	22	91	10	91	12	58	19	78	23	87	22	23	27	14	23	100	13	80	3
	érable	37	11	40	17	27	33	18	18	33	12	32	22	24	18	37	16	50	17	25	27	41	23	13	25	6	31	9	28	25	5
	frêne	12	17	27	21	32	22	15	19	20	14	22	30	12	33	19	19	15	28	32	34	13	31	10	28	5	52	19	24	16	7
	chêne	13	32	13	29	29	30	7	24	8	17	2	55	1	56	1	55	3	65	3	67	0	.	11	33	1	72	16	26	8	12
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	65	0	72	85	13	10	13
	autres feuillus	21	13	27	17	33	22	30	20	36	14	22	24	16	18	20	23	34	19	27	27	30	34	45	14	31	24	116	11	38	5
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	399	3	362	6	380	7	376	5	329	4	429	7	445	4	393	5	419	5	510	8	383	9	444	4	410	4	496	4	412	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. 1349234. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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