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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.

IFN1
volume des arbres vifs (bois de tige)
diamètre à hauteur de poitrine (10 classes) · essence principale
découpage régional: région de forêt protectrice
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 1983/85
		région de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)	essence principale	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
12-20 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3624	9	2377	9	1397	14	1005	14	1480	11	330	17	10212	5
	sapin	2011	10	831	12	400	18	62	40	40	37	61	43	3404	7
	pin	174	28	51	59	27	60	407	24	258	23	5	73	922	14
	mélèze	35	45	9	74	10	71	282	26	93	25	164	22	594	14
	arole	0	.	0	.	0	.	42	39	78	25	0	.	120	21
	autres résineux	107	30	2	100	21	37	4	100	3	84	0	.	137	25
	hêtre	4037	6	1113	13	703	14	152	39	119	30	824	18	6947	5
	érable	699	11	352	16	252	21	50	41	16	55	39	38	1407	8
	frêne	829	13	397	23	348	25	42	38	55	68	93	30	1765	10
	chêne	528	22	29	37	7	78	40	39	1	100	144	37	750	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	15	73	0	.	1069	15	1084	15
	autres feuillus	967	11	376	16	411	22	246	21	187	25	1096	12	3284	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	13011	4	5537	6	3576	9	2348	10	2329	9	3825	7	30625	2
21-30 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	7814	7	5720	8	4441	12	2265	13	3971	11	1085	19	25297	4
	sapin	4780	9	1925	13	1039	17	131	46	77	42	68	46	8022	6
	pin	697	20	95	49	116	43	583	20	593	22	59	53	2143	11
	mélèze	186	37	19	77	20	82	671	19	422	20	417	26	1735	12
	arole	0	.	0	.	0	.	107	30	234	31	0	.	341	23
	autres résineux	99	40	0	.	-4	100	0	.	0	.	0	.	95	42
	hêtre	8638	6	1950	12	2008	15	156	46	198	35	890	17	13840	5
	érable	1586	10	577	18	702	16	19	79	56	50	20	58	2960	8
	frêne	1710	12	350	25	584	23	70	56	71	62	16	76	2803	9
	chêne	1032	13	32	73	40	79	29	60	0	.	176	36	1309	12
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	7	100	3	100	891	18	901	18
	autres feuillus	1310	14	196	28	286	25	96	32	76	49	804	19	2766	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	27852	3	10863	6	9233	8	4135	9	5701	9	4427	7	62212	2
31-40 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	15350	6	10663	8	6102	10	2725	13	5815	10	1601	16	42257	3
	sapin	7328	7	2814	12	1948	15	192	42	172	33	223	34	12677	5
	pin	2505	13	96	42	88	53	393	22	799	22	131	71	4013	10
	mélèze	325	29	74	54	0	.	1110	15	1197	16	687	23	3392	9
	arole	0	.	8	100	0	.	137	36	354	27	0	.	499	21
	autres résineux	137	51	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	148	48
	hêtre	10575	6	2643	14	2168	15	58	65	270	39	534	18	16248	5
	érable	1043	14	385	28	509	20	24	100	15	71	12	89	1989	10
	frêne	1911	12	308	26	270	28	24	100	17	100	-10	74	2521	10
	chêne	1140	14	10	100	18	76	0	.	34	71	246	39	1448	13
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	24	72	4	100	377	22	404	21
	autres feuillus	1085	15	206	36	181	31	61	46	98	61	353	29	1983	11
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	41400	3	17207	6	11284	7	4758	9	8776	8	4153	9	87578	2
41-50 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	16575	6	11101	7	6890	9	2559	13	5799	10	1793	16	44717	3
	sapin	6297	8	3517	10	1994	16	266	33	293	42	400	31	12767	5
	pin	2563	13	349	49	121	64	305	38	509	24	15	100	3863	11
	mélèze	346	30	69	45	86	56	1312	15	1169	17	729	17	3711	9
	arole	0	.	0	.	0	.	78	49	235	34	0	.	313	29
	autres résineux	266	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	266	57
	hêtre	8390	7	2164	16	1615	16	67	59	332	38	346	22	12914	6
	érable	532	19	155	28	180	31	0	.	29	59	0	.	897	14
	frêne	1040	15	82	44	238	31	0	.	0	.	40	75	1401	13
	chêne	1039	17	0	.	11	100	0	.	32	72	59	51	1141	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	8	100	7	100	327	23	342	22
	autres feuillus	346	27	121	45	104	42	46	63	8	100	48	47	674	18
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	37396	3	17559	6	11238	7	4640	10	8413	8	3758	9	83004	2
51-60 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	10179	7	7288	9	5136	12	1825	15	4145	12	1440	18	30013	4
	sapin	3342	11	2547	15	1180	19	175	44	209	43	96	50	7549	8
	pin	928	19	94	74	0	.	81	46	392	34	32	71	1527	16
	mélèze	215	34	225	42	190	53	1033	17	1080	20	637	23	3379	10
	arole	0	.	0	.	0	.	21	71	172	39	0	.	192	36
	autres résineux	87	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	76
	hêtre	4154	10	1548	20	705	27	40	100	186	54	363	36	6997	8
	érable	264	40	38	59	53	71	0	.	13	100	0	.	368	31
	frêne	452	24	65	58	30	100	0	.	25	100	0	.	571	21
	chêne	670	21	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	691	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	168	28	179	27
	autres feuillus	226	33	115	52	23	100	50	84	0	.	20	67	434	25
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	20517	5	11920	7	7317	10	3236	11	6221	9	2777	12	51988	3
61-70 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3531	11	2693	13	2542	16	649	30	1572	18	881	28	11868	7
	sapin	1236	16	1260	22	192	41	60	71	75	100	94	59	2917	12
	pin	251	39	40	100	31	100	0	.	90	51	0	.	412	29
	mélèze	59	71	35	100	109	58	607	25	568	25	290	33	1668	15
	arole	0	.	0	.	0	.	12	100	72	65	0	.	84	58
	autres résineux	38	100	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	81	71
	hêtre	1863	17	423	33	132	54	9	100	162	51	104	40	2693	14
	érable	146	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	146	50
	frêne	173	48	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	215	43
	chêne	147	45	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	197	42
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	44	107	44
	autres feuillus	29	100	31	100	33	100	29	100	0	.	15	100	138	46
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	7473	8	4525	11	3131	15	1366	19	2538	14	1492	19	20526	5
71-80 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1337	20	842	23	1321	25	335	35	855	22	461	41	5151	11
	sapin	953	24	826	27	215	54	0	.	124	70	190	61	2308	16
	pin	36	100	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	73	71
	mélèze	72	71	0	.	0	.	500	30	218	39	172	48	963	21
	arole	0	.	0	.	0	.	78	52	36	72	0	.	114	42
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	387	36	124	63	33	100	35	100	0	.	37	100	617	27
	érable	0	.	14	100	32	71	0	.	0	.	0	.	47	58
	frêne	113	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113	62
	chêne	266	38	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	285	36
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	254	47	273	45
	autres feuillus	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	3197	13	1806	17	1620	22	968	21	1271	18	1114	24	9975	7
81-90 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	398	36	141	52	379	35	76	71	198	46	62	75	1253	19
	sapin	49	100	432	39	58	100	50	100	0	.	123	73	712	30
	pin	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100
	mélèze	0	.	0	.	0	.	74	73	99	58	0	.	173	46
	arole	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	24	100
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	350	42	0	.	34	100	0	.	47	78	0	.	431	36
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	267	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	46
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	60	118	60
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	1135	25	572	32	471	32	224	42	344	33	302	41	3048	14
91-100 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	241	51	77	100	201	48	0	.	147	58	0	.	666	29
	sapin	128	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	128	71
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	95	72	0	.	58	100	154	59
	arole	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	34	100
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	102	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	75
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	53	117	53
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	509	34	77	100	201	48	129	59	147	58	175	48	1239	21
>100 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	102	73	0	.	0	0	0	.	80	100	182	60
	sapin	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	104	100	172	72
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	50	100	64	100	114	71
	arole	0	.	0	.	0	.	30	100	32	100	0	.	62	71
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	364	58	364	58
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	68	100	102	73	0	.	30	100	82	72	611	42	893	32
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	59049	4	41002	6	28409	8	11439	10	23983	7	7734	12	171616	2
	sapin	26193	6	14152	8	7026	11	936	28	989	27	1358	27	50654	4
	pin	7223	10	727	43	382	35	1769	18	2679	17	243	51	13024	7
	mélèze	1239	20	431	33	415	37	5684	11	4895	13	3218	14	15882	6
	arole	0	.	8	100	0	.	563	23	1212	21	0	.	1783	16
	autres résineux	734	35	44	96	17	43	15	77	3	84	0	.	813	32
	hêtre	38496	4	9965	10	7400	11	518	31	1314	31	3098	13	60791	3
	érable	4271	8	1522	14	1728	13	93	41	128	38	71	35	7814	6
	frêne	6229	8	1202	17	1513	18	136	40	168	53	140	30	9388	7
	chêne	5128	10	71	42	144	48	69	42	68	71	645	24	6125	9
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	83	51	14	100	3791	14	3888	13
	autres feuillus	3995	10	1045	18	1038	17	528	27	370	30	2335	12	9311	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	152557	2	70168	4	48073	6	21833	7	35822	6	22635	5	351089	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. 1217849. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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