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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.

IFN3
nombre total de tiges
gravité des dégâts · essence principale
découpage régional: région biogéographique
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2004/06
		région biogéographique
		Jura		Plateau		nord des Alpes		ouest des Alpes centrales		est des Alpes centrales		Sud des Alpes		Suisse
gravité des dégâts	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	.
aucun dégât	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	16857	9	25301	7	44473	5	11765	12	22430	8	7652	11	128478	3
	sapin	13087	8	11913	9	13758	8	619	33	774	26	1326	27	41477	4
	pin	1585	21	2395	17	1209	37	4315	21	3756	20	322	48	13582	10
	mélèze	105	36	788	25	672	29	6222	13	3357	13	4918	14	16061	7
	arole	0	.	0	.	10	100	986	29	1848	22	106	76	2949	17
	autres résineux	406	28	760	25	291	57	0	.	234	45	51	75	1741	17
	hêtre	19291	6	20422	6	16871	7	1062	39	1781	26	8534	15	67961	4
	érable	4236	10	4832	12	6683	11	355	40	477	31	453	27	17035	6
	frêne	2671	16	6481	10	4671	13	599	57	826	42	1419	29	16666	7
	chêne	1793	27	3737	18	281	34	745	36	35	82	1950	27	8542	12
	châtaignier	66	100	0	.	22	74	55	100	0	.	7851	15	7995	14
	autres feuillus	2866	14	5144	12	5244	12	2963	19	2445	25	10391	12	29054	6
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	62963	4	81772	4	94184	4	29687	8	37962	6	44974	5	351542	2
dégât léger	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1988	16	4161	10	7303	7	2145	13	4446	11	1435	15	21478	4
	sapin	464	20	315	28	788	20	219	60	190	37	23	56	1999	13
	pin	85	35	55	49	41	62	139	50	93	42	6	100	419	22
	mélèze	0	.	14	71	42	72	288	28	183	35	411	23	939	15
	arole	0	.	0	.	0	.	118	42	150	33	0	.	268	26
	autres résineux	17	100	103	41	0	.	0	.	0	.	0	.	120	38
	hêtre	1133	17	1090	14	1585	22	80	83	177	38	886	24	4951	10
	érable	174	32	151	33	563	20	17	100	74	60	87	64	1066	14
	frêne	49	54	208	27	316	34	37	71	25	100	46	62	681	19
	chêne	48	54	112	55	74	50	18	100	0	.	79	49	330	26
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	642	26	650	26
	autres feuillus	336	30	383	30	901	22	136	36	336	32	653	22	2745	11
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	4294	9	6592	7	11613	6	3205	11	5674	9	4269	9	35648	3
dégât moyen	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1131	14	1389	13	4318	9	782	19	2048	12	837	20	10504	5
	sapin	724	16	823	17	778	15	36	66	64	49	57	77	2482	9
	pin	82	37	115	33	60	66	218	35	320	34	41	61	836	18
	mélèze	8	100	24	77	40	100	334	22	131	35	243	27	781	15
	arole	0	.	0	.	0	.	120	38	73	49	0	.	193	30
	autres résineux	69	50	33	100	33	71	0	.	0	.	0	.	135	39
	hêtre	2212	15	1792	11	2469	12	88	53	306	32	979	20	7847	7
	érable	364	23	264	34	577	20	73	61	32	63	131	51	1441	13
	frêne	116	50	349	25	577	37	71	79	0	.	189	35	1303	19
	chêne	43	62	162	30	63	53	0	.	18	100	122	47	408	21
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	851	18	851	18
	autres feuillus	422	24	281	27	743	24	317	29	223	38	1096	16	3081	10
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	5170	8	5231	7	9659	7	2039	12	3216	10	4547	8	29861	3
dégât grave	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1278	15	1409	12	4221	9	789	17	1283	13	494	24	9473	5
	sapin	1069	15	660	16	1418	12	37	71	79	46	64	44	3327	8
	pin	96	59	279	35	61	59	315	34	245	30	34	71	1029	17
	mélèze	0	.	14	71	18	100	276	26	377	29	440	32	1126	17
	arole	0	.	0	.	0	.	163	35	182	33	7	100	352	24
	autres résineux	86	44	41	61	21	100	0	.	90	67	0	.	239	33
	hêtre	2010	13	1456	11	2301	13	170	53	165	36	827	22	6929	7
	érable	363	23	256	27	941	18	74	59	182	37	78	56	1895	12
	frêne	338	40	390	21	408	22	43	72	80	46	106	44	1365	14
	chêne	118	46	205	26	18	100	18	100	18	100	194	50	570	22
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	1955	18	1966	18
	autres feuillus	399	23	361	24	788	20	522	30	526	29	1060	17	3656	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	5758	8	5070	7	10194	6	2418	13	3226	10	5261	9	31927	3
dégât très grave	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	175	28	245	25	898	15	105	34	354	27	121	34	1898	10
	sapin	149	28	101	38	241	22	48	58	27	80	35	61	600	15
	pin	56	49	34	45	7	100	121	51	136	64	0	.	354	31
	mélèze	0	.	0	.	0	.	78	46	36	45	123	42	237	27
	arole	0	.	0	.	0	.	102	55	46	59	0	.	148	42
	autres résineux	0	.	18	100	53	74	100	70	194	45	0	.	365	33
	hêtre	482	18	515	21	803	20	20	100	149	44	238	34	2207	11
	érable	239	28	93	42	405	24	41	71	67	61	0	.	845	16
	frêne	31	64	153	38	355	41	7	100	18	100	0	.	564	28
	chêne	57	89	115	42	6	100	17	100	0	.	36	70	232	33
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	775	19	775	19
	autres feuillus	146	37	272	27	432	28	316	50	195	37	742	25	2103	14
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	1334	12	1544	14	3202	11	954	23	1221	19	2071	13	10326	6
mort	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1565	14	2412	13	10750	10	2561	18	3493	13	829	21	21609	6
	sapin	1360	17	928	18	1728	13	52	58	297	38	143	45	4508	8
	pin	227	32	374	36	325	46	808	23	530	28	41	61	2305	14
	mélèze	53	73	7	100	44	86	1216	22	419	27	553	24	2292	14
	arole	0	.	0	.	7	100	42	72	141	50	0	.	190	41
	autres résineux	19	100	17	100	0	.	0	.	195	51	0	.	231	44
	hêtre	792	18	837	19	1464	16	37	100	119	44	330	31	3580	9
	érable	185	32	160	36	400	25	26	100	59	68	19	100	850	17
	frêne	101	46	352	26	378	32	92	66	80	73	134	51	1137	17
	chêne	199	38	407	37	36	71	55	58	18	100	60	57	774	23
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	2925	16	2962	16
	autres feuillus	504	24	643	25	1796	16	655	25	1050	27	2099	15	6747	8
	indéterminable	37	71	76	46	523	20	182	45	271	27	204	38	1292	13
	total	5042	8	6212	8	17451	7	5763	13	6673	10	7337	8	48478	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	22993	8	34916	6	71962	5	18146	11	34053	7	11369	11	193440	3
	sapin	16853	7	14740	8	18712	7	1009	34	1430	21	1648	25	54394	4
	pin	2131	18	3251	15	1704	33	5916	19	5081	19	444	49	18526	9
	mélèze	166	42	846	24	817	29	8415	12	4502	13	6689	14	21435	7
	arole	0	.	0	.	16	72	1530	25	2440	20	113	77	4100	15
	autres résineux	598	26	972	22	398	49	100	70	713	43	51	75	2831	16
	hêtre	25920	6	26112	6	25493	7	1457	36	2697	22	11795	13	93475	3
	érable	5560	9	5756	11	9569	9	586	34	892	29	769	27	23132	5
	frêne	3306	15	7932	9	6706	14	850	44	1029	42	1894	26	21717	7
	chêne	2258	25	4738	16	477	32	852	35	89	75	2441	25	10856	11
	châtaignier	66	100	0	.	22	74	111	84	0	.	15000	12	15200	12
	autres feuillus	4674	13	7082	11	9904	10	4910	18	4775	22	16042	10	47386	5
	indéterminable	37	71	76	46	523	20	182	45	271	27	204	38	1292	13
	total	84562	4	106422	3	146304	3	44064	7	57972	6	68459	4	507783	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. 1259080. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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