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
altitude (par classes de 200 m) · nombre de dégâts
découpage régional: région économique
unité: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		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
altitude (par classes de 200 m)	nombre de dégâts	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	un dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	deux dégâts visibles ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arbre mort ou à terre	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	.
>1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1387	0	200	0	0	.	242	37	700	0	98	72	204	12	266	9	220	11	243	6
	un dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	0	20	0	0	.	74	36	150	0	123	72	67	12	91	10	89	21	83	7
	deux dégâts visibles ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	190	0	0	.	40	30	0	.	25	72	47	18	33	15	46	19	40	10
	arbre mort ou à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	61	11	37	5	47	7	29
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1429	0	410	0	0	.	356	30	850	0	246	72	323	10	401	8	360	10	374	5
1601-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	320	38	450	29	620	0	239	13	104	29	337	41	283	13	272	9	254	12	280	6
	un dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	48	83	22	0	.	86	20	108	24	43	27	91	14	84	11	64	15	81	7
	deux dégâts visibles ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	50	57	40	0	.	53	29	64	47	7	47	45	14	42	16	31	21	42	9
	arbre mort ou à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	89	50	0	4	98	0	.	0	.	3	46	1	99	1	99	2	39
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	40	602	24	670	0	382	11	276	24	387	36	422	12	398	7	349	11	405	5
1401-1600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	154	19	0	.	225	29	0	.	0	.	278	28	261	15	273	23	264	13	314	23	186	21	285	12	295	10	357	11	285	5
	un dégât visible	51	21	0	.	35	43	0	.	0	.	81	21	94	12	50	36	69	15	96	22	57	27	76	12	72	11	90	15	76	5
	deux dégâts visibles ou plus	22	43	0	.	0	.	0	.	0	.	43	35	39	23	11	40	59	21	53	26	41	39	45	17	45	15	35	15	42	7
	arbre mort ou à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	69	0	.	0	.	1	99	11	96	21	66	10	58	3	52	4	58	4	28
	total	226	17	0	.	261	29	0	.	0	.	406	21	393	10	335	22	392	10	474	20	306	19	416	9	414	8	486	9	407	4
1201-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	275	12	0	.	225	36	0	.	0	.	337	13	260	15	232	12	289	17	287	18	234	18	379	12	266	14	255	14	282	5
	un dégât visible	56	14	0	.	34	62	0	.	0	.	75	17	84	15	72	15	76	17	103	30	95	19	72	15	103	13	88	10	79	5
	deux dégâts visibles ou plus	18	22	0	.	24	80	0	.	0	.	69	24	38	25	29	25	42	23	45	30	106	25	64	32	54	25	45	18	46	9
	arbre mort ou à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	69	0	99	0	.	23	78	15	55	5	44	0	.	5	41	4	32
	total	349	10	0	.	284	34	0	.	0	.	480	10	384	11	334	9	406	14	457	18	450	12	519	10	424	10	394	9	410	4
1001-1200 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	315	6	0	.	411	27	293	23	139	35	348	16	324	10	246	12	298	16	333	17	266	28	313	10	241	18	290	12	300	4
	un dégât visible	59	9	0	.	38	75	10	69	62	49	74	17	73	14	74	13	89	18	144	22	107	18	73	15	95	24	88	12	78	5
	deux dégâts visibles ou plus	26	15	0	.	54	77	0	.	13	82	51	38	40	17	38	24	34	31	74	26	54	29	39	28	67	24	51	16	42	7
	arbre mort ou à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	2	99	4	75	2	98	11	97	0	.	11	64	2	99	6	70	3	33
	total	400	5	0	.	503	22	303	20	215	27	475	15	438	9	362	9	424	12	562	13	428	20	436	9	405	13	435	10	423	3
801-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	324	7	319	14	292	18	418	18	444	22	279	22	345	10	346	9	336	11	329	25	137	22	365	15	210	20	402	18	329	4
	un dégât visible	79	13	54	27	42	32	72	23	82	39	53	28	67	13	68	13	97	29	132	24	85	17	93	23	77	18	136	17	81	6
	deux dégâts visibles ou plus	42	15	21	28	29	36	16	30	51	28	25	23	31	22	37	20	22	29	63	51	87	23	60	35	48	20	68	19	42	7
	arbre mort ou à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	54	0	.	1	97	5	95	3	74	2	98	2	98	13	56	2	35
	total	445	6	395	13	362	18	507	16	577	17	356	18	446	8	451	8	456	14	529	19	312	12	521	12	338	16	619	15	454	4
601-800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	333	8	236	13	324	15	324	9	258	8	409	20	326	9	300	15	316	13	316	40	245	34	262	37	263	15	285	14	301	4
	un dégât visible	64	10	64	20	64	20	55	16	53	14	99	45	80	17	85	17	110	28	121	34	61	42	63	24	81	20	158	17	74	6
	deux dégâts visibles ou plus	26	15	37	45	21	22	25	17	24	17	11	92	42	24	37	19	29	30	58	34	24	51	46	42	29	36	108	16	36	7
	arbre mort ou à terre	0	.	4	98	0	.	0	.	2	57	0	.	2	69	5	54	0	.	0	.	4	96	8	65	0	.	6	42	2	24
	total	423	7	340	10	409	12	404	9	337	7	519	18	451	8	427	12	454	12	496	32	334	35	378	25	372	11	558	10	412	3
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	244	10	278	9	269	12	283	7	242	5	0	.	383	34	215	26	463	36	427	27	165	24	256	25	100	0	308	13	267	3
	un dégât visible	64	17	57	13	47	18	37	12	47	8	0	.	53	80	88	39	133	20	79	30	85	13	29	37	0	.	105	11	55	5
	deux dégâts visibles ou plus	27	19	22	16	27	19	18	16	25	13	0	.	19	44	82	44	61	39	12	64	0	.	40	40	0	.	97	15	32	8
	arbre mort ou à terre	3	51	3	43	0	.	0	.	1	41	0	.	0	.	5	69	11	90	0	.	0	.	4	97	0	.	15	39	3	24
	total	337	9	361	8	342	11	338	6	314	5	0	.	455	37	390	30	668	23	518	23	250	11	329	20	100	0	525	9	357	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	301	4	273	7	295	8	309	6	253	4	329	9	322	5	283	6	284	6	308	9	220	12	285	5	267	4	296	5	288	2
	un dégât visible	65	5	58	10	52	12	46	9	50	7	74	10	77	6	72	7	84	8	115	11	81	10	75	6	85	5	100	5	74	2
	deux dégâts visibles ou plus	29	8	26	17	25	14	20	11	25	10	47	16	39	10	36	12	44	11	55	15	59	14	48	9	43	7	59	7	40	3
	arbre mort ou à terre	0	52	3	41	0	.	0	.	1	33	1	58	3	36	2	37	2	49	11	51	7	39	6	26	4	30	7	21	3	11
	total	395	3	360	6	372	7	375	5	329	4	452	7	440	4	394	5	413	5	488	8	367	8	413	4	399	4	462	4	405	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. 1374658. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

page précedente