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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 total de tiges
état de l'arbre (vif/mort) · diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)
découpage régional: canton
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		canton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Suisse
état de l'arbre (vif/mort)	diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)	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	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	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	.
	21-30 cm	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	.
	31-40 cm	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	.
	41-50 cm	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	.
	51-60 cm	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	.
	61-70 cm	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	.
	71-80 cm	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	.
	81-90 cm	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	.
	91-100 cm	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	.
	>100 cm	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	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	.
vif	pas d'indication	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	.
	12-20 cm	5625	14	310	35	1099	33	28900	7	3332	20	6417	14	307	54	1947	22	29549	7	4624	14	8884	13	4767	15	1685	35	4454	20	7959	14	1773	27	5210	18	4352	19	3528	17	28616	7	3955	20	16723	10	21392	8	453	36	6791	14	202653	2
	21-30 cm	2976	15	421	35	933	29	16113	7	1573	20	4530	14	121	65	1219	23	17828	6	2424	15	4446	12	2887	14	1385	32	2643	20	5369	13	1067	24	2672	15	2630	18	2299	17	16613	7	2805	17	8638	10	12530	8	464	35	3883	13	118470	2
	31-40 cm	1425	16	623	28	828	26	10010	6	1061	20	3078	14	110	60	697	22	10558	6	1723	16	2745	12	1455	18	773	32	1736	19	3741	12	848	23	1909	17	1564	17	1331	21	7094	8	1492	20	5319	9	6582	8	350	32	2382	12	69435	2
	41-50 cm	1129	14	413	28	445	27	6800	6	535	22	1731	13	57	58	657	21	6643	6	1418	15	1725	12	1164	13	358	30	783	20	2228	12	534	21	1123	14	1140	16	758	18	3312	8	833	22	3552	9	3744	9	256	34	1663	12	43001	2
	51-60 cm	720	15	279	31	371	30	4247	7	321	22	1063	14	22	100	410	22	3713	7	721	16	1381	13	722	15	97	39	418	24	1454	12	189	25	571	18	794	16	429	19	1780	13	360	23	1865	9	2141	9	135	36	993	13	25195	2
	61-70 cm	259	20	121	34	91	42	1819	9	108	30	305	18	7	100	164	30	1561	9	339	20	511	18	289	22	98	39	126	35	776	16	121	29	155	29	268	25	220	23	599	12	180	26	988	13	901	13	28	71	466	16	10501	3
	71-80 cm	195	21	22	58	36	45	732	11	68	39	162	25	7	100	112	39	631	12	101	36	206	22	141	23	26	50	118	36	339	19	51	42	82	37	134	31	60	45	332	18	64	46	313	17	438	17	14	71	177	24	4562	5
	81-90 cm	53	39	7	100	0	.	203	21	7	100	62	39	0	.	35	45	319	19	15	71	37	45	60	39	0	.	21	77	146	25	0	.	14	71	35	51	55	43	152	24	32	51	67	34	145	26	11	100	65	34	1541	8
	91-100 cm	20	58	0	.	0	.	83	30	0	.	9	100	0	.	35	45	102	29	7	100	0	.	8	100	0	.	0	.	26	60	0	.	7	100	14	71	21	58	66	42	0	.	37	45	80	30	0	.	14	71	529	12
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	35	45	0	.	7	100	0	.	7	100	59	35	14	71	7	100	8	100	0	.	0	.	21	58	0	.	0	.	7	100	30	71	76	42	0	.	14	71	14	71	0	.	0	.	299	18
	total	12403	11	2195	28	3803	24	68944	5	7005	16	17365	11	632	48	5283	18	70961	5	11387	12	19942	10	11500	11	4422	28	10298	16	22059	10	4584	19	11742	13	10938	13	8732	14	58641	5	9721	16	37517	7	47968	6	1710	29	16434	10	476187	1
mort	pas d'indication	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	.
	12-20 cm	622	25	267	42	236	37	4084	10	554	27	1537	20	126	52	854	34	6193	10	1159	21	1680	21	711	22	151	50	798	32	1679	16	246	33	699	24	1104	24	339	33	6958	10	842	28	2817	13	5703	11	180	45	941	28	40483	4
	21-30 cm	243	28	15	100	281	28	2121	13	225	37	524	25	17	100	363	32	3089	11	396	27	824	28	72	50	158	39	225	32	804	21	87	53	465	26	566	33	136	47	1874	13	363	26	999	19	1961	13	54	74	530	28	16393	5
	31-40 cm	55	49	15	100	154	44	1519	13	120	33	254	33	0	.	136	40	1427	14	406	41	325	23	146	34	74	42	156	52	385	25	43	41	126	41	153	38	41	85	669	19	117	43	498	21	1140	13	38	83	116	29	8113	5
	41-50 cm	94	32	14	71	30	50	706	14	57	39	158	26	7	100	67	42	676	16	92	33	177	25	35	45	31	81	107	35	234	21	63	81	83	35	105	35	42	41	352	17	59	46	257	22	481	14	7	100	76	35	4010	5
	51-60 cm	70	38	6	100	29	79	378	16	28	71	108	42	0	.	34	54	480	16	28	50	44	46	22	58	13	71	24	60	82	33	21	74	14	70	68	40	13	71	167	33	46	41	126	28	252	20	14	100	64	40	2130	7
	61-70 cm	36	54	0	.	7	100	93	30	7	100	41	52	0	.	7	100	112	25	15	71	113	37	0	.	0	.	26	50	28	50	7	100	21	58	0	.	7	100	82	44	36	45	37	45	92	28	0	.	13	100	780	11
	71-80 cm	7	100	0	.	0	.	74	37	7	100	33	58	0	.	0	.	20	58	14	70	23	59	0	.	0	.	0	.	29	50	0	.	0	.	7	100	0	.	67	40	0	.	14	71	22	58	0	.	13	71	330	16
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	13	71	0	.	0	.	0	.	0	.	21	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	58	0	.	7	100	14	71	0	.	0	.	83	29
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	29	50
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100
	total	1126	18	317	40	736	28	8996	9	998	23	2655	17	150	49	1468	28	12018	8	2110	19	3187	17	994	19	428	34	1335	27	3247	14	467	30	1408	20	2003	22	579	32	10199	8	1462	23	4755	11	9672	9	293	35	1754	23	72357	3
total	pas d'indication	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	.
	12-20 cm	6247	14	577	36	1335	30	32985	6	3886	19	7954	13	433	43	2801	21	35742	6	5784	14	10564	13	5478	15	1836	35	5251	20	9639	13	2019	26	5910	17	5456	17	3867	17	35574	6	4796	20	19539	9	27095	7	633	35	7732	13	243136	2
	21-30 cm	3219	14	436	34	1214	26	18234	6	1798	19	5054	13	138	61	1582	22	20917	6	2820	15	5270	12	2959	14	1544	31	2868	20	6173	12	1154	24	3137	15	3196	18	2436	17	18487	6	3168	17	9637	10	14491	8	518	34	4413	13	134863	2
	31-40 cm	1480	16	638	28	981	25	11530	6	1182	18	3332	13	110	60	833	22	11985	6	2130	16	3070	12	1601	17	846	31	1891	21	4126	11	891	23	2034	17	1717	17	1373	20	7764	8	1609	20	5817	9	7722	8	388	30	2499	12	77548	2
	41-50 cm	1223	14	427	28	475	26	7506	6	592	21	1889	12	64	57	724	20	7318	6	1510	15	1902	12	1200	13	389	30	890	20	2462	11	597	21	1206	14	1245	16	800	17	3664	8	892	22	3809	8	4225	8	264	33	1739	11	47010	2
	51-60 cm	790	15	285	31	400	29	4625	6	349	21	1171	14	22	100	444	23	4192	7	749	16	1425	13	744	15	110	36	442	23	1535	12	210	24	585	17	861	16	443	19	1947	13	406	22	1991	9	2392	9	149	34	1057	12	27325	2
	61-70 cm	295	19	121	34	98	40	1911	8	115	30	346	17	7	100	171	31	1673	9	354	19	625	17	289	22	98	39	152	31	804	16	127	29	176	26	268	25	227	23	681	12	216	27	1025	13	993	12	28	71	480	16	11281	3
	71-80 cm	202	21	22	58	36	45	807	11	75	37	195	23	7	100	112	39	651	12	115	33	230	21	141	23	26	50	118	36	367	19	51	42	82	37	142	30	60	45	399	17	64	46	327	17	460	17	14	71	190	23	4892	4
	81-90 cm	53	39	7	100	0	.	216	20	7	100	62	39	0	.	35	45	339	18	15	71	37	45	60	39	0	.	21	77	152	25	0	.	14	71	35	51	55	43	174	23	32	51	74	32	160	26	11	100	65	34	1624	7
	91-100 cm	20	58	0	.	0	.	90	29	0	.	9	100	0	.	42	41	102	29	7	100	0	.	8	100	0	.	0	.	26	60	0	.	7	100	14	71	21	58	74	39	0	.	37	45	87	29	0	.	14	71	558	12
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	35	45	0	.	7	100	0	.	7	100	59	35	14	71	7	100	15	71	0	.	0	.	21	58	0	.	0	.	7	100	30	71	76	42	0	.	14	71	14	71	0	.	0	.	306	17
	total	13529	11	2513	28	4540	22	77939	5	8003	16	20020	11	782	44	6751	18	82978	5	13497	12	23130	10	12494	11	4850	28	11633	16	25305	10	5050	19	13150	13	12941	13	9311	14	68840	5	11183	16	42272	7	57640	6	2003	29	18188	10	548544	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. 1230441. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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