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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
âge des arbres (classes de 40 ans) · essence principale
découpage régional: région biogéographique
unité: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région biogéographique
		Jura		Plateau		nord des Alpes		ouest des Alpes centrales		est des Alpes centrales		Sud des Alpes		Suisse
âge des arbres (classes de 40 ans)	essence principale	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
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	.
=40 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	14	25	45	11	28	13	19	20	35	16	14	24	27	7
	sapin	19	18	22	15	11	22	1	50	0	71	2	46	11	10
	pin	1	53	1	51	0	79	1	50	2	72	0	100	1	31
	mélèze	0	100	5	41	1	45	6	33	4	38	5	29	3	18
	arole	0	.	0	.	0	.	1	56	2	56	0	.	0	47
	autres résineux	0	71	1	28	0	71	0	.	0	100	0	.	0	25
	hêtre	24	13	34	11	12	15	1	61	2	33	5	25	15	7
	érable	15	19	17	14	11	15	5	44	3	43	5	34	10	8
	frêne	5	26	8	14	5	20	5	41	2	47	5	29	5	10
	chêne	0	100	2	28	0	71	0	70	0	.	1	41	1	21
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	12	31	2	30
	autres feuillus	9	20	21	12	14	13	16	21	19	22	32	16	18	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	87	9	156	5	81	7	55	13	70	12	81	11	94	3
41-80 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	38	12	39	11	78	6	73	14	98	9	37	14	60	4
	sapin	38	9	23	12	23	10	4	35	3	30	5	33	19	6
	pin	3	38	2	25	2	46	17	34	11	27	0	72	4	16
	mélèze	0	61	1	36	1	60	35	18	14	20	26	15	9	10
	arole	0	.	0	.	0	.	6	29	10	31	1	83	2	23
	autres résineux	2	30	2	26	2	38	1	66	3	43	0	59	2	17
	hêtre	56	9	38	7	33	8	12	35	8	29	56	14	36	5
	érable	15	11	8	13	19	11	7	49	3	29	5	34	11	7
	frêne	7	17	9	14	9	17	7	35	3	56	9	29	8	9
	chêne	6	45	6	26	1	40	7	39	0	100	10	31	4	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	93	1	100	0	.	46	16	6	15
	autres feuillus	11	18	11	13	15	15	28	18	10	29	74	12	22	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	176	5	139	5	185	4	197	8	163	7	269	5	183	2
81-120 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	21	11	12	12	41	7	31	16	43	11	15	17	28	5
	sapin	19	12	8	12	12	10	2	49	1	38	1	35	9	6
	pin	3	25	2	22	1	45	14	38	10	32	1	79	4	17
	mélèze	0	58	1	27	0	63	12	18	7	24	13	18	4	11
	arole	0	.	0	.	0	.	4	34	5	28	0	.	1	22
	autres résineux	1	81	1	44	1	83	0	.	1	70	0	.	0	36
	hêtre	28	9	16	9	18	11	2	48	5	27	10	18	15	5
	érable	5	17	1	24	5	15	1	58	1	44	1	55	3	10
	frêne	2	22	4	19	2	20	1	100	0	76	0	53	2	12
	chêne	3	46	3	19	0	44	1	54	0	79	2	43	1	18
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	4	34	1	32
	autres feuillus	1	32	1	34	1	42	1	53	0	70	2	36	1	19
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	82	6	49	5	83	5	67	12	73	9	49	9	68	3
121-160 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	8	13	2	17	26	9	22	17	28	14	11	16	16	6
	sapin	7	14	3	18	6	12	1	46	1	36	1	36	4	8
	pin	1	47	1	29	1	42	4	39	5	36	1	72	2	18
	mélèze	0	70	0	71	0	60	14	18	6	22	7	20	3	11
	arole	0	.	0	.	0	100	3	30	3	30	0	100	1	21
	autres résineux	0	76	0	100	0	.	0	.	1	53	0	.	0	42
	hêtre	9	17	3	17	4	14	1	84	1	48	4	53	4	11
	érable	1	38	0	51	1	25	0	100	0	71	0	100	0	19
	frêne	0	50	0	41	0	50	0	100	0	.	0	.	0	27
	chêne	1	41	1	24	0	63	1	100	0	.	1	59	1	26
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	62	0	58
	autres feuillus	0	70	0	100	0	.	1	77	0	.	0	54	0	41
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	27	9	11	10	38	7	47	12	45	11	25	13	30	4
>160 ans	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	5	19	0	39	23	10	17	22	29	13	8	19	13	7
	sapin	3	25	0	45	4	15	2	48	1	40	1	30	2	11
	pin	0	51	0	.	1	55	7	41	3	38	1	64	1	24
	mélèze	0	100	0	.	0	59	19	19	10	14	5	16	4	10
	arole	0	.	0	.	0	.	4	26	5	32	0	84	1	22
	autres résineux	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	82
	hêtre	3	47	1	48	2	26	1	89	0	70	3	38	1	20
	érable	0	60	0	100	0	43	0	100	0	.	0	.	0	33
	frêne	0	100	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	58
	chêne	0	83	0	42	0	100	0	100	0	.	0	77	0	33
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	45	0	43
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	11	17	2	26	29	9	49	13	48	10	21	11	24	5
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	85	7	99	7	197	4	161	9	234	6	86	11	145	3
	sapin	85	7	57	8	56	7	10	29	6	22	10	24	44	4
	pin	8	20	6	16	5	34	42	21	31	18	3	47	12	10
	mélèze	0	37	6	32	2	31	85	11	41	11	57	11	23	6
	arole	0	.	0	.	0	100	17	21	25	20	1	65	5	15
	autres résineux	3	31	4	19	3	36	1	66	5	31	0	59	3	14
	hêtre	119	6	92	5	69	6	17	31	16	21	79	12	71	3
	érable	36	10	26	10	36	8	13	31	6	27	11	26	24	5
	frêne	14	14	21	9	17	12	12	29	5	41	15	22	15	6
	chêne	10	31	13	15	2	29	10	32	0	85	14	23	7	11
	châtaignier	0	.	0	.	1	87	1	76	0	100	63	13	9	13
	autres feuillus	21	13	34	9	30	10	45	14	29	19	108	10	41	5
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	382	3	356	3	417	2	414	5	398	4	446	4	400	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. 1327315. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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