Sélectionner un thème dans la liste

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 (10 classes) · essence principale
découpage régional: région de forêt protectrice
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		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 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	.
	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	15545	8	13503	10	6469	14	7285	11	12176	10	3766	18	58743	4
	sapin	11187	8	5893	12	2230	17	537	28	139	35	608	31	20594	6
	pin	335	33	349	55	35	100	1772	32	2032	29	65	100	4588	19
	mélèze	846	48	362	41	85	65	1796	18	579	24	1165	28	4833	13
	arole	0	.	0	.	0	.	628	34	877	43	32	100	1538	28
	autres résineux	1008	28	33	71	287	40	156	60	483	41	20	100	1987	19
	hêtre	17936	6	5563	11	3579	15	1193	29	549	27	5708	14	34528	5
	érable	6733	10	2977	15	1426	20	788	27	333	38	736	33	12992	7
	frêne	2925	13	1199	21	753	31	527	31	294	38	1407	23	7104	9
	chêne	1676	30	127	73	18	100	718	38	15	100	838	42	3392	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	0	18	100	4105	20	4123	20
	autres feuillus	7341	9	2890	14	1671	19	3113	16	2513	25	8559	13	26087	6
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	65530	4	32895	6	16553	9	18513	8	20008	8	27009	7	180509	2
21-30 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	8962	8	8282	9	5175	11	4484	14	7370	10	2558	16	36831	4
	sapin	6421	8	3556	11	1186	17	305	32	106	48	284	36	11859	6
	pin	649	26	278	79	146	56	1834	22	965	24	16	100	3887	14
	mélèze	344	38	121	55	102	71	1407	18	601	27	1665	19	4240	11
	arole	0	.	0	.	0	.	490	28	811	27	16	100	1317	19
	autres résineux	315	26	35	71	36	71	17	100	35	71	0	.	437	21
	hêtre	9674	6	3843	12	2564	15	622	36	437	35	3606	17	20745	5
	érable	3715	10	1835	15	1428	17	321	32	175	49	238	33	7713	7
	frêne	1509	14	771	24	730	21	198	45	186	90	614	35	4008	11
	chêne	1272	21	119	41	21	100	252	42	15	100	671	25	2350	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	18	100	15	100	3666	16	3699	16
	autres feuillus	2453	11	965	17	748	30	1037	20	1033	30	3543	14	9779	7
	indéterminable	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	35314	3	19806	6	12135	8	10985	9	11749	8	16877	6	106866	2
31-40 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	5687	8	6161	8	4032	10	2714	12	4770	9	1878	16	25241	4
	sapin	3377	9	2043	13	927	19	287	34	107	37	247	34	6989	6
	pin	960	19	242	49	151	51	678	22	552	27	94	71	2676	12
	mélèze	96	44	91	56	28	100	1280	18	805	18	1025	19	3325	10
	arole	0	.	10	100	0	.	262	34	475	26	0	.	747	20
	autres résineux	138	38	0	.	15	100	0	0	0	.	0	.	153	36
	hêtre	7234	6	2145	12	1954	13	273	32	310	26	1630	16	13546	5
	érable	1674	11	939	17	808	18	40	62	90	46	104	56	3656	8
	frêne	1466	13	537	35	473	24	160	43	103	51	126	38	2865	11
	chêne	725	17	37	63	23	58	81	51	7	100	272	29	1146	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	49	79	0	.	1373	20	1422	19
	autres feuillus	876	15	157	35	253	25	55	44	124	39	1368	19	2833	11
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	22233	4	12361	6	8665	7	5879	9	7343	7	8116	7	64597	2
41-50 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	4054	6	4468	7	2529	11	1659	12	3279	9	1341	15	17331	3
	sapin	2739	7	1237	11	797	15	173	34	88	35	148	32	5182	5
	pin	645	14	131	53	29	50	262	26	356	24	34	60	1457	11
	mélèze	118	31	30	79	7	100	1043	17	711	17	668	16	2576	9
	arole	0	.	0	.	0	.	105	36	219	25	0	.	324	21
	autres résineux	82	37	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	90	35
	hêtre	4657	5	1230	13	1387	13	77	55	201	33	628	16	8180	4
	érable	625	12	281	19	326	17	56	60	23	57	44	47	1355	8
	frêne	868	13	148	27	252	24	20	73	0	0	51	54	1339	10
	chêne	661	15	61	48	25	72	21	75	12	100	133	34	913	13
	châtaignier	0	.	7	100	0	.	7	100	6	100	600	20	620	20
	autres feuillus	505	19	106	37	31	52	45	47	14	71	431	20	1131	12
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	14955	3	7699	6	5383	7	3469	9	4909	7	4085	7	40500	2
51-60 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2242	8	2539	8	1803	10	966	13	1755	10	862	19	10166	4
	sapin	1875	8	1185	11	627	17	142	41	92	34	183	30	4104	6
	pin	365	17	43	54	31	71	68	41	184	29	14	100	706	13
	mélèze	98	28	29	61	27	71	744	15	559	17	442	17	1898	9
	arole	0	.	0	.	0	.	42	71	135	27	0	.	177	27
	autres résineux	116	38	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	124	36
	hêtre	2696	6	773	15	574	17	26	77	59	44	295	20	4423	5
	érable	266	17	109	28	132	28	0	.	42	45	0	.	549	13
	frêne	497	15	59	46	109	29	7	100	0	.	33	72	706	13
	chêne	401	16	0	.	6	100	8	100	27	81	57	41	499	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	297	26	303	26
	autres feuillus	180	26	44	61	57	40	23	57	14	100	38	52	357	18
	indéterminable	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	total	8737	3	4782	6	3365	7	2027	10	2873	8	2228	10	24013	2
61-70 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1203	10	1175	10	992	13	366	19	675	14	344	17	4755	5
	sapin	923	11	587	15	221	21	20	73	53	39	30	50	1832	8
	pin	75	33	17	72	7	100	7	100	58	35	0	.	164	22
	mélèze	34	45	7	100	6	100	401	20	336	19	186	23	970	11
	arole	0	.	0	.	0	.	7	100	22	58	0	.	29	50
	autres résineux	61	46	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	69	42
	hêtre	882	10	177	26	180	25	20	73	41	41	142	29	1441	8
	érable	55	39	29	51	27	76	0	.	0	.	0	.	112	30
	frêne	166	22	17	72	41	52	0	.	0	.	10	100	233	19
	chêne	134	29	0	0	0	.	0	.	6	100	8	100	148	27
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	75	31	82	30
	autres feuillus	50	43	31	82	15	72	7	100	7	100	15	71	125	30
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	total	3583	5	2039	8	1488	11	835	13	1198	10	818	10	9961	3
71-80 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	445	14	504	13	466	17	163	29	295	18	181	28	2054	7
	sapin	434	14	277	18	167	26	37	60	34	45	30	49	979	10
	pin	34	45	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	48	38
	mélèze	7	100	14	71	22	58	163	28	106	27	86	28	398	15
	arole	0	.	0	.	0	.	28	50	21	58	0	.	50	38
	autres résineux	41	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	58
	hêtre	276	18	111	28	37	65	6	100	18	74	44	41	493	14
	érable	23	58	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	29	50
	frêne	32	50	8	100	13	71	0	.	6	100	0	.	59	36
	chêne	59	36	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	66	33
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	40	67	40
	autres feuillus	43	41	6	100	0	.	0	.	0	.	7	100	56	35
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	1393	8	926	10	706	14	398	19	502	13	414	16	4338	5
81-90 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	137	25	114	26	112	26	43	41	113	30	49	47	568	12
	sapin	183	22	89	33	41	46	0	.	15	71	7	100	335	16
	pin	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100
	mélèze	0	.	0	.	0	.	72	40	56	43	50	51	178	26
	arole	0	.	0	.	0	.	14	100	15	71	0	.	29	61
	autres résineux	34	53	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	41	47
	hêtre	28	50	7	100	23	58	0	0	0	.	37	45	95	28
	érable	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	8	100
	frêne	16	71	0	.	17	72	0	.	0	.	0	.	33	51
	chêne	29	50	0	.	18	71	0	.	0	.	0	.	47	41
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	46	45	46
	autres feuillus	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	441	14	217	20	219	19	128	28	199	22	188	24	1393	8
91-100 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	35	45	46	41	29	50	22	58	49	43	18	72	199	20
	sapin	35	45	6	100	21	58	0	.	0	.	25	58	88	29
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100
	mélèze	0	.	0	.	0	.	36	45	7	100	0	.	43	41
	arole	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	7	100
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	32	52	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	39	46
	érable	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	6	100
	frêne	17	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	71
	chêne	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	71
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	38	60	45	53
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	133	24	52	38	63	33	73	31	63	37	81	37	465	13
>100 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	21	58	29	50	28	50	7	100	23	58	18	72	126	24
	sapin	15	71	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	58
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	14	100	22	74
	arole	0	.	0	.	0	.	7	100	7	100	0	.	14	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	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	57	44	57
	autres feuillus	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	59	40	36	45	28	50	14	71	37	45	76	41	251	20
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	38330	5	36822	6	21635	8	17710	10	30504	7	11014	13	156015	3
	sapin	27189	6	14880	9	6216	12	1501	24	634	26	1563	25	51983	4
	pin	3070	13	1060	48	398	46	4621	22	4169	20	223	72	13541	11
	mélèze	1543	32	653	34	277	52	6942	12	3766	13	5302	15	18482	7
	arole	0	.	10	100	0	.	1592	24	2581	24	49	100	4231	17
	autres résineux	1795	20	74	46	339	36	173	56	518	40	44	70	2942	15
	hêtre	43415	4	13848	9	10304	10	2216	28	1615	24	12090	13	83489	3
	érable	13092	7	6176	11	4162	13	1205	25	663	31	1122	28	26420	5
	frêne	7495	8	2739	19	2389	16	912	29	589	52	2240	24	16364	7
	chêne	4987	15	344	39	112	47	1080	34	91	72	1978	26	8591	12
	châtaignier	0	.	7	100	0	.	90	65	45	72	10308	14	10450	13
	autres feuillus	11464	8	4199	12	2774	17	4280	15	3705	25	13962	11	40383	5
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	152379	2	80813	4	48605	6	42322	7	48881	6	59893	5	432892	2

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. 1360130. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

page précedente