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Stima ed errore standard della stima

I risultati pubblicati nelle tabelle dell’IFN sono stime attribuite alle variabili che caratterizzano la foresta svizzera (parametri riguardanti la popolazione boschiva), i cui valori reali non sono noti e devono pertanto essere estrapolati (stimati) partendo dai dati del campione rilevato sulle aree di saggio dell’IFN.

Le estrapolazioni sono affette da un margine di incertezza. Ciò nonostante, la precisione delle estrapolazioni può essere stimata in modo affidabile in funzione del campione rilevato dall’IFN, che è concepito come un campione casuale. A tale scopo, in tutte le tabelle dell’IFN, accanto al valore stimato viene fornito un secondo dato, l’errore standard della stima.

La maggior parte delle tabelle presenta l'errore standard in valore percentuale («±%»). A volte, in particolare nel caso di percentuali stimate, viene indicato l'errore standard assoluto («±»). La relazione tra errore standard assoluto e l’errore standard in termini percentuali è la seguente:

errore standard percentuale = errore standard assoluto / stima x 100

errore standard assoluto = errore standard percentuale × stima / 100

Le informazioni e i dati sull'accessibilità e la viabilità sono il risultato di una indagine completa che ha riguardato l’intera rete viaria delle strade forestali esistenti. In questo caso, non è quindi necessario indicare un errore standard, poiché non vi è margine d’incertezza dovuto al campionamento.

Intervallo di confidenza della stima

Partendo dal valore stimato e dall'errore standard della stima, può essere calcolato il cosiddetto intervallo di confidenza della stima,

il cui limite inferiore è:
stima - tQ × errore standard assoluto

mentre il limite superiore è:
stima + tQ × errore standard assoluto

Se per il calcolo si utilizza l'errore standard semplice (tQ = 1), si ottiene un intervallo di confidenza del 68%. Si può ipotizzare che il valore reale del parametro della popolazione si trovi all'interno di questo intervallo di confidenza della stima, con una probabilità del 68%. Se si utilizza l’errore standard doppio (tQ = 2), il valore reale si trova con una probabilità del 95% all'interno del cosiddetto intervallo di confidenza del 95%.

Significatività della stima

L'intervallo di confidenza può essere utilizzato per verificare statisticamente se il parametro della popolazione stimato è più grande o più piccolo di un determinato valore di riferimento, rispettivamente per valutare se due parametri stimati differiscono effettivamente (nella popolazione reale). A fini pratici, la procedura adottata è la seguente: se un valore di riferimento si trova all’esterno dell'intervallo di confidenza, si parte dal presupposto che il valore stimato riferito alla popolazione differisca in modo significativo da esso; se si trova invece all'interno dell’intervallo, la differenza tra il valore stimato e il valore di riferimento viene considerata come casuale e pertanto non è da ritenere come significativa. Se si vogliono confrontare due parametri di una popolazione, essi differiscono significativamente se i loro intervalli di confidenza non si sovrappongono.

Trattamento dei valori mancanti

Quando si calcolano dei risultati, i dati non sono sempre disponibili per tutte le combinazioni di categorie delle variabili di classificazione e della suddivisione regionale^*. Nella maggior parte dei casi, questo significa che il valore stimato attraverso la variabile target non si verifica o si verifica solo molto raramente. In genere viene quindi inserito («imputato») il valore 0. Tuttavia, poiché questo valore non si basa su misurazioni dirette, l'errore standard corrispondente viene rappresentato con un punto [.]. Se nel calcolo si fa riferimento al valore presunto di 0, ad esempio per le percentuali o per alcune stime che indicano delle variazioni, non è possibile utilizzare alcun valore. In casi simili, il valore stimato e l'errore standard vengono contraddistinti da un punto [.].

Ad esempio, fino ad oggi non sono stati trovati né misurati dei pini cembri nella regione dell'Altopiano (provvigione della specie «pino cembro» in funzione della regione di produzione). Si può quindi ipotizzare che questi valori siano mancanti, poiché il pino cembro effettivamente non è presente nell'Altopiano e pertanto la sua provvigione deve inevitabilmente corrispondere al valore 0.

^* Ad esempio, combinazione della categoria «pino cembro» della variabile di classificazione «specie arboree» e della categoria «Altopiano» della suddivisione regionale.

Variazioni

Nell'IFN ci sono due tipi di variazioni:

Il primo tipo concerne variabili target specifiche per componenti di variazione, come “incremento”, “utilizzazione”, “mortalità” o “alberi scomparsi”. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, per esempio per il periodo IFN3-IFN4. Quando si valutano le componenti di variazione, la categoria della variabile di classificazione del secondo ciclo di misurazione viene assegnata anche a quella del primo ciclo di misurazione. Queste elaborazioni non tengono pertanto conto del cambiamento di una categoria (ad esempio da proprietà privata a proprietà pubblica) avvenuta tra un inventario e quello successivo.

Nel secondo tipo di variazione, si utilizza la differenza di variabili target come il numero di fusti, la provvigione o la superficie forestale, per fare un bilancio della variazione tra due cicli di misurazione. Queste variabili target vengono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio quello dell’IFN4, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, per esempio tra l’IFN1 e l’IFN4. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di una categoria della variabile di classificazione. Così si può ad esempio osservare che la superficie del bosco esclusi gli arbusteti è aumentata. Questo ha effetto solo per quelle variabili di classificazione le cui categorie possono effettivamente cambiare, come ad esempio l’appartenenza all’area forestale o lo stato degli alberi.

IFN3–IFN4
incremento netto
specie arborea (56 classi)
suddivisione regionale: regione dei boschi di protezione
unità: 1000 m³/anno
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN3/IFN4
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
variazione 2004/06–2009/17
	regione dei boschi di protezione
	Giura/Altopiano		Alpi nordoccidentali		Alpi nordorientali		Alpi sudoccidentali		Alpi sudorientali		Sud delle Alpi		Svizzera
specie arborea (56 classi)	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%
nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Abies alba	909	5	486	8	210	11	33	35	42	25	26	47	1751	4
Larix decidua, Larix kaempferi	45	21	9	45	6	82	150	12	90	19	92	18	370	8
Picea abies	1491	4	843	7	549	9	213	16	533	9	222	15	3894	3
Pinus cembra	0	.	1	171	1	73	12	44	25	24	0	53	38	21
Pinus mugo subsp. uncinata	0	100	6	73	-2	88	1	108	-2	212	0	73	3	193
Pinus mugo subsp. mugo	0	.	1	85	0	117	0	156	0	1256	0	100	1	102
Pinus nigra	0	195	0	.	1	100	0	.	0	100	0	.	2	87
Pinus strobus	3	63	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	63
Pinus sylvestris	25	48	4	74	3	199	16	75	12	72	6	64	64	31
Pseudotsuga menziesii	48	23	0	71	0	.	0	.	0	.	1	100	52	23
Taxus baccata	-2	263	1	50	0	372	0	100	0	.	0	.	-1	774
altre conifere	2	56	0	77	0	100	0	.	0	0	0	.	3	51
Acer campestre	6	53	1	62	0	72	1	55	0	71	1	83	9	39
Acer opalus	1	99	1	120	0	.	1	46	0	.	0	.	2	63
Acer platanoides	15	54	0	231	5	41	1	90	0	111	2	66	24	39
Acer pseudoplatanus	133	13	59	18	37	30	8	43	7	67	17	44	266	9
Aesculus hippocastanum	1	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	72
Alnus glutinosa	33	34	0	0	0	0	0	.	0	.	2	196	37	34
Alnus incana	1	327	-4	96	2	175	-2	235	9	53	-15	41	-6	155
Alnus viridis	0	.	0	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	100
Betula pendula	9	55	2	80	2	38	8	40	7	43	37	28	63	19
Betula pubescens	0	.	1	84	0	100	0	100	0	100	0	0	1	68
Carpinus betulus	21	29	0	0	1	83	-1	119	0	.	1	173	23	29
Castanea sativa	3	95	0	100	0	.	1	346	0	100	56	41	55	39
Fagus sylvatica	1092	4	243	11	181	13	31	31	16	41	95	23	1719	4
Fraxinus excelsior	254	10	49	22	35	34	12	65	5	72	37	28	405	8
Fraxinus ornus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	79	3	79
Ilex aquifolium	0	55	0	63	0	70	0	100	0	.	1	34	2	25
Juglans regia	2	66	0	126	0	100	0	71	1	79	2	84	6	40
Laburnum anagyroides	0	83	0	0	0	.	-1	97	0	.	0	71	0	124
Malus sylvestris	0	100	0	97	0	.	0	.	0	.	0	0	0	78
Ostrya carpinifolia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	32	14	32
Populus alba, Populus x canescens	5	74	2	100	0	.	1	87	0	.	0	.	7	56
Populus nigra s.l.	11	49	0	.	2	100	-1	100	0	100	5	60	18	38
Populus (altr)	8	71	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	8	70
Populus tremula	7	56	2	59	0	100	5	40	3	42	8	50	24	26
Prunus avium	19	25	0	193	-1	113	1	155	0	146	4	69	22	28
Prunus padus	3	49	0	.	0	100	0	100	0	100	0	.	3	46
Pyrus communis, Pyrus pyraster	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	0	0	100
Quercus cerris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	65	1	65
Quercus petraea	56	20	2	58	-1	340	2	47	0	389	15	34	77	17
Quercus pubescens	1	104	0	.	0	.	2	71	0	.	2	172	4	84
Quercus robur	47	24	5	60	-1	291	0	621	0	.	0	342	54	23
Quercus rubra	5	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	60
Robinia pseudoacacia	5	43	0	100	0	.	0	82	0	.	5	78	11	41
Salix (altri)	1	208	2	74	2	89	4	71	1	127	2	178	12	48
Sorbus aria	4	60	2	40	0	82	4	42	1	95	0	7275	10	31
Sorbus aucuparia	2	70	-1	379	-1	121	2	45	0	269	0	714	3	111
Sorbus torminalis	-1	171	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	171
Tilia cordata	19	32	1	115	5	53	5	62	2	79	16	53	48	23
Tilia platyphyllos	12	28	-1	219	1	60	0	907	0	100	-1	98	12	45
Ulmus glabra	10	50	4	101	-7	61	0	0	-1	125	2	115	7	120
Ulmus minor	0	253	0	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	260
altre latifoglie	1	73	0	147	0	.	0	.	0	.	1	71	2	51
altre arbusti	2	31	1	43	0	57	0	212	0	1012	1	54	5	23
non determinabile	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
totale	4309	2	1721	5	1033	7	510	9	752	7	663	8	9138	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. 1363180. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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