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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.

IFN4
volume du bois fort de tige (UCB 2010)
assortiment · classes d'assortiments (USC 2010)
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km
état 2009/17
		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
assortiment	classes d'assortiments (USC 2010)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	petit bois	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
	classes 1 et 2	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
	classes 3 et 4	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
	classes 5 et 6	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
	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
bois résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	petit bois	3	56	1	56	2	42	2	52	8	40	0	79	6	30	10	34	1	72	6	33	3	62	9	34	0	100	7	28	58	12
	classes 1 et 2	87	46	79	44	46	39	61	63	226	32	12	54	227	36	270	29	18	60	249	33	74	67	230	31	2	100	206	28	1786	11
	classes 3 et 4	103	44	60	51	59	54	86	46	201	39	21	71	280	44	266	41	19	74	325	39	71	57	163	53	4	100	213	27	1871	14
	classes 5 et 6	18	65	4	77	31	57	44	66	56	49	0	0	86	50	90	75	7	76	130	58	46	83	48	59	5	100	109	30	674	20
	total	212	43	144	46	137	41	193	44	491	31	33	63	599	36	635	35	44	61	710	35	195	55	450	38	10	100	535	24	4389	12
bois court résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	petit bois	97	10	35	16	41	17	106	10	141	9	73	11	177	7	93	10	100	9	51	14	43	15	259	6	337	5	137	7	1693	2
	classes 1 et 2	3957	8	1237	14	1702	15	3777	9	5083	8	3598	10	7395	6	4397	9	4111	9	2084	13	1930	14	9924	5	12848	5	5272	6	67316	2
	classes 3 et 4	4617	8	1543	14	1715	16	4140	11	5060	8	5406	10	11132	6	7221	9	5770	9	2501	14	2599	13	10410	6	15282	5	6753	6	84149	2
	classes 5 et 6	1111	13	315	19	396	23	1171	14	1318	13	1896	13	3804	9	2777	13	2257	12	1174	21	975	19	3327	9	5445	8	3299	9	29264	3
	total	9783	7	3130	12	3855	14	9195	9	11602	7	10973	10	22508	6	14488	8	12239	8	5810	13	5547	12	23920	5	33913	4	15460	5	182422	2
bois mi-long résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	petit bois	107	16	19	39	10	45	51	22	68	19	51	26	112	21	118	16	66	21	23	40	43	24	61	25	174	15	10	64	912	6
	classes 1 et 2	800	15	180	39	141	34	440	26	356	21	477	26	973	17	1038	17	537	22	197	43	380	27	329	27	1165	15	40	62	7055	6
	classes 3 et 4	1500	16	378	42	159	41	1200	22	1383	18	771	26	1944	19	2503	17	900	24	373	37	712	27	550	28	1546	18	92	64	14012	6
	classes 5 et 6	599	25	156	54	0	0	448	27	488	25	287	52	860	22	985	23	233	34	169	45	458	36	138	58	390	44	20	59	5232	9
	total	3007	15	734	37	310	35	2139	20	2295	18	1586	25	3889	17	4644	16	1736	21	762	35	1594	26	1079	26	3275	16	163	62	27211	6
bois long résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	petit bois	3188	7	70	42	496	17	375	19	745	14	315	26	398	20	420	21	45	52	0	.	41	47	92	45	0	.	0	.	6184	5
	classes 1 et 2	2592	9	77	48	468	24	322	29	799	19	343	35	187	27	285	26	82	58	0	.	5	100	39	52	0	.	0	.	5198	7
	classes 3 et 4	10427	7	346	41	1779	18	1617	21	3040	15	792	30	1118	22	1608	21	113	73	0	.	109	66	188	55	0	.	0	.	21138	5
	classes 5 et 6	2150	12	87	60	481	28	207	40	568	32	154	51	512	29	469	34	55	100	0	.	51	58	0	0	0	.	0	.	4735	9
	total	18357	6	580	40	3224	17	2521	19	5152	14	1605	27	2215	21	2782	21	295	57	0	.	206	57	319	44	0	.	0	.	37255	5
bois rond feuillus	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	petit bois	89	6	39	9	29	10	34	9	55	6	13	17	38	10	33	10	21	13	10	17	14	15	20	14	12	15	111	5	518	2
	classes 1 et 2	7650	5	2949	9	2724	9	2823	8	5489	6	1226	13	3318	8	3429	9	1976	11	1028	17	1240	13	2034	10	1466	11	9780	4	47133	2
	classes 3 et 4	10478	5	4939	8	4222	10	4652	9	7558	6	1469	17	3856	10	4706	9	1714	15	833	21	1527	14	663	16	832	18	4464	6	51912	2
	classes 5 et 6	1824	11	1754	14	1381	17	1968	13	3652	11	333	25	1096	19	1281	15	531	24	178	29	312	25	136	33	180	30	1738	16	16363	4
	total	20041	4	9681	8	8356	9	9477	7	16754	5	3040	14	8309	8	9450	8	4241	13	2048	16	3093	13	2852	11	2491	12	16094	4	115926	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	petit bois	3484	6	164	19	578	14	568	13	1018	11	452	18	732	11	675	14	232	12	90	13	143	16	440	10	523	6	265	4	9364	3
	classes 1 et 2	15086	4	4522	8	5082	8	7423	6	11952	5	5657	8	12101	5	9418	6	6724	7	3558	11	3630	10	12556	5	15481	4	15298	3	128488	1
	classes 3 et 4	27126	3	7267	8	7933	8	11695	6	17241	5	8459	9	18330	5	16304	6	8517	7	4031	11	5018	10	11975	5	17664	5	11523	3	173084	1
	classes 5 et 6	5703	7	2315	12	2289	13	3839	9	6081	8	2669	12	6357	7	5602	9	3083	11	1651	17	1843	14	3649	9	6021	8	5166	8	56268	2
	total	51399	3	14269	7	15883	7	23524	6	36293	4	17237	8	37520	5	31998	5	18555	7	9330	10	10634	9	28620	5	39688	4	32252	3	367203	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. 1213766. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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