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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.

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)
fasce vegetazionali NaiS (6 classi) · stato dell'albero (in piedi/a terra)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
fasce vegetazionali NaiS (6 classi)	stato dell'albero (in piedi/a terra)	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	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	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	.
	a terra	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	.
	totale	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	.
subalpina superiore	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	168	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	56	0	.	0	.	164	38	0	.	0	.	370	23
	a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	316	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	49	0	.	0	.	90	34	0	.	0	.	441	21
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	485	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	41	0	.	0	.	254	31	0	.	0	.	811	18
subalpina	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	0	.	0	.	0	.	350	32	0	.	0	0	0	.	8	100	658	26	0	.	0	0	0	.	16	100	84	68	44	65	0	.	0	.	4	100	0	.	176	33	67	53	101	74	519	23	0	.	0	.	2027	13
	a terra	0	.	0	.	0	.	507	29	0	.	0	.	0	.	24	100	1258	20	0	.	0	.	0	.	6	100	85	77	69	62	0	.	0	.	20	83	0	.	153	41	17	100	70	62	974	19	0	.	0	.	3184	11
	totale	0	.	0	.	0	.	857	24	0	.	0	0	0	.	32	79	1916	19	0	.	0	0	0	.	22	77	169	72	113	60	0	.	0	.	24	70	0	.	329	27	84	49	171	66	1494	17	0	.	0	.	5211	10
altimontana	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	0	.	0	.	0	.	530	27	0	.	81	44	0	.	55	72	908	17	0	.	120	49	0	0	17	100	83	58	153	52	0	.	0	.	101	58	0	.	328	45	298	38	260	41	650	21	31	100	0	.	3615	10
	a terra	0	.	0	.	0	.	779	25	0	.	173	67	0	.	44	71	1869	15	0	.	34	54	0	.	28	100	129	47	136	43	0	.	0	.	126	70	0	.	311	27	126	41	159	42	1316	16	0	.	0	.	5230	8
	totale	0	.	0	.	0	.	1308	20	0	.	254	54	0	.	99	60	2777	13	0	.	155	50	0	0	44	100	211	45	289	40	0	.	0	.	227	58	0	.	639	31	424	34	418	32	1966	15	31	100	0	.	8844	7
montana inferiore e superiore	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	65	58	87	41	284	43	1950	16	77	51	456	30	0	.	262	39	284	31	677	26	876	24	311	44	117	42	102	39	769	21	18	71	199	33	529	27	16	100	287	28	167	38	831	24	236	30	59	48	329	46	8991	7
	a terra	99	65	8	68	235	39	1828	16	83	64	653	34	0	.	242	31	387	27	413	26	856	25	102	34	95	39	192	49	518	21	6	82	231	33	260	30	9	58	365	33	103	46	678	21	137	30	59	84	422	30	7980	7
	totale	164	55	95	39	519	35	3778	13	160	43	1110	27	0	.	504	29	671	24	1090	23	1732	21	414	36	213	39	294	37	1286	17	24	57	429	26	789	22	25	68	651	25	271	38	1509	19	373	26	118	56	751	28	16971	5
submontana	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	300	31	0	.	0	.	192	27	163	30	140	51	0	.	0	.	8	71	81	48	176	43	67	66	0	.	0	0	191	47	279	63	145	42	0	0	187	44	0	.	21	79	232	30	34	58	0	0	179	37	2395	12
	a terra	426	31	0	.	0	.	439	25	257	39	110	58	0	.	0	.	3	100	84	58	105	47	34	51	0	.	5	71	60	48	69	47	159	40	11	100	121	56	0	.	11	81	181	34	26	54	0	.	124	33	2224	11
	totale	727	23	0	.	0	.	631	19	419	32	249	41	0	.	0	.	11	66	165	45	282	37	101	49	0	.	5	71	251	44	348	54	304	35	11	100	307	39	0	.	32	65	412	25	60	55	0	0	303	27	4619	9
iperinsubrica e collinare	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	79	0	.	47	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	951	14	0	.	5	100	61	38	0	.	13	100	1116	12
	a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	82	0	.	54	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	668	20	0	.	12	86	169	35	0	.	0	.	918	16
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	57	0	.	101	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	1619	12	0	.	17	90	231	31	0	.	13	100	2034	11
totale	nessuna indicazione	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	.
	in piedi	365	27	87	41	284	43	3022	12	239	26	677	23	20	79	326	34	2073	12	759	24	1173	20	378	38	150	36	269	31	1157	17	298	59	344	26	634	25	222	39	1780	12	553	24	1428	18	1665	12	91	47	522	32	18514	4
	a terra	525	28	8	68	235	39	3553	11	340	33	936	28	15	82	310	27	3887	10	497	24	996	22	136	28	129	36	411	31	783	17	75	43	389	25	416	29	129	52	1531	13	258	28	1100	16	2713	10	59	84	546	24	19977	4
	totale	891	21	95	39	519	35	6575	9	579	26	1613	21	36	57	635	25	5960	9	1256	20	2169	18	514	31	279	34	679	28	1940	15	372	50	733	21	1050	21	351	35	3310	10	811	23	2528	14	4377	9	149	49	1067	21	38491	3

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. 1285999. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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