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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 de bois mort
bois mort: résistance du bois (3 classes) · bois mort: régénération (3 classes)
découpage régional: canton
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
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
bois mort: résistance du bois (3 classes)	bois mort: régénération (3 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	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
	pas de plante	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	.
	1 plante	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	.
	2 plantes ou plus	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	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
bois frais ou dur	pas d'indication	313	27	213	43	177	34	3095	12	421	26	877	20	79	76	271	39	4267	10	994	22	1146	22	402	25	214	47	505	38	1490	18	266	41	497	27	875	26	358	38	5398	12	461	24	2012	16	3258	13	135	45	505	27	28229	4
	pas de plante	340	32	61	79	139	46	1907	15	326	34	317	27	54	73	667	46	3645	14	269	36	551	27	263	31	51	58	236	30	602	19	83	52	327	43	259	35	94	41	2212	15	216	44	773	17	2711	11	0	.	368	25	16471	5
	1 plante	0	.	0	.	0	.	28	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	61	46
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	24	77	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	36	63	0	.	0	.	13	71	0	.	7	100	123	32
	total	654	23	274	43	316	31	5045	11	746	24	1195	20	133	54	938	37	7936	9	1263	22	1697	21	665	22	265	41	762	32	2110	15	348	35	824	24	1133	26	452	31	7655	10	684	24	2786	13	5990	10	135	45	879	23	44884	3
bois pourri	pas d'indication	49	54	28	63	83	45	671	17	14	71	153	43	0	.	161	44	517	19	155	38	376	40	79	58	7	100	134	46	290	25	0	.	84	47	342	33	17	100	530	20	313	30	330	21	425	21	53	66	155	38	4968	7
	pas de plante	270	27	15	100	167	49	1666	16	120	46	580	22	17	100	192	38	2042	14	368	27	477	24	126	37	90	44	243	38	499	19	87	53	297	31	285	38	110	78	1037	17	240	36	915	19	1912	14	18	100	393	47	12167	5
	1 plante	0	.	0	.	22	100	83	43	7	100	15	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	72	49	7	100	0	.	232	26
	2 plantes ou plus	14	71	0	.	18	100	98	42	0	.	0	.	0	.	0	.	49	38	0	.	17	71	0	.	6	100	15	100	14	71	0	.	0	.	7	100	0	.	14	71	0	.	32	64	74	41	0	.	17	100	375	18
	total	333	25	43	73	290	39	2519	12	140	43	748	21	17	100	354	33	2615	12	523	22	870	22	205	37	103	41	392	29	803	16	87	53	382	28	634	26	127	69	1600	13	553	30	1277	16	2483	13	78	53	565	38	17742	4
bois en décomposition ou vermoulu	pas d'indication	0	.	0	.	36	100	221	34	0	.	40	52	0	.	39	61	189	39	35	70	104	52	0	.	6	100	48	52	75	53	7	100	17	100	43	87	0	.	145	43	73	50	68	60	79	45	0	.	7	100	1232	14
	pas de plante	123	40	0	.	51	58	1223	19	104	47	630	30	0	.	114	43	1304	15	289	30	509	24	124	43	42	62	126	42	356	25	24	77	185	32	210	42	0	.	872	18	161	38	588	20	999	16	80	59	303	31	8418	6
	1 plante	17	100	0	.	0	.	32	50	0	.	18	100	0	.	0	.	52	54	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	9	100	37	71	50	54	0	.	0	.	271	25
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	43	71	210	33	7	100	24	79	0	.	25	79	149	31	0	.	16	71	0	.	12	71	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	18	100	146	37	0	.	0	.	671	16
	total	139	41	0	.	129	51	1687	16	111	44	712	28	0	.	177	40	1695	13	324	31	650	25	124	43	60	51	181	35	445	24	31	64	202	31	253	38	0	.	1053	16	242	34	710	20	1274	15	80	59	310	31	10592	5
total	pas d'indication	362	24	242	40	296	34	3988	11	435	26	1071	18	79	76	471	35	4973	10	1184	22	1625	21	481	23	227	45	687	31	1855	16	273	40	598	26	1260	22	375	37	6073	11	847	22	2411	14	3763	12	187	37	667	23	34429	4
	pas de plante	734	21	76	66	358	36	4797	11	549	28	1527	21	71	61	973	34	6991	10	927	22	1537	18	513	23	183	38	604	30	1457	14	194	36	810	25	754	29	204	46	4121	11	617	29	2276	14	5622	10	98	52	1064	29	37056	4
	1 plante	17	100	0	.	22	100	143	32	7	100	33	71	0	.	0	.	58	50	0	.	22	100	0	.	0	.	11	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	63	16	71	37	71	129	35	7	100	0	.	564	17
	2 plantes ou plus	14	71	0	.	61	76	322	25	7	100	24	79	0	.	25	79	223	25	0	.	33	50	0	.	18	74	33	60	39	55	0	.	0	.	7	100	0	.	58	45	0	.	50	54	233	28	0	.	23	77	1169	12
	total	1126	18	317	40	736	28	9251	9	998	23	2655	17	150	49	1468	28	12245	8	2110	19	3217	17	994	19	428	34	1335	27	3358	13	467	30	1408	20	2021	22	579	32	10308	8	1480	22	4773	11	9747	9	293	35	1754	23	73219	3

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. 1413649. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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