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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 del legno di fusto commerciabile (HG 2010)
tipo di assortimento · specie arborea (5 classi)
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione economica
		Giura Ovest		Giura Est		Altopiano Ovest		Altopiano Centro		Altopiano Est		Prealpi Ovest		Prealpi Centro		Prealpi Est		Alpi Nord-Ovest		Alpi Centro		Alpi Nord-Est		Alpi Sud-Ovest		Alpi Sud-Est		Sud delle Alpi		Svizzera
tipo di assortimento	specie arborea (5 classi)	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	.
	abete rosso	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	0	0	0	0
	abete bianco	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	0	0	0	0
	altre conifere	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	0	0
	faggio	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	0	0	0	0
	altre latifoglie	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	0	0	0	0
	non determinabile	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	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	0	0	0	0
legno di conifere	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	32	100	17	100	232	94	10	100	146	86	0	.	0	.	238	71	186	72	198	96	0	.	1059	36
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	130	100	18	100	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	236	61
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	83	84	73	0	.	177	50
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	78	100	36	100	362	72	28	100	188	73	0	.	0	.	238	71	260	71	282	71	0	.	1473	30
legno corto di conifere	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	3784	14	1649	21	1379	30	5625	13	7933	10	7324	13	13755	9	13022	11	10864	11	4884	18	4754	18	10821	10	23042	7	9979	14	118813	3
	abete bianco	2689	18	692	33	670	42	5309	14	3501	15	2386	23	8203	11	4623	14	2216	23	1529	30	699	33	718	35	1093	26	1709	25	36037	5
	altre conifere	508	25	942	34	131	61	1065	25	2115	20	17	100	468	45	209	37	296	35	256	50	97	57	8598	10	7481	9	3989	12	26172	5
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	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	0
	totale	6981	12	3284	17	2180	26	12000	10	13548	9	9727	13	22426	7	17854	9	13375	11	6669	16	5550	17	20137	8	31616	6	15676	10	181022	2
legname medio-lungo di conifere	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	673	34	240	57	146	83	426	41	683	43	529	56	1889	25	577	50	217	51	226	100	205	73	1839	25	421	46	212	61	8283	12
	abete bianco	390	34	190	49	85	100	654	35	290	51	19	100	2295	22	109	64	155	47	91	100	158	77	616	43	123	65	23	100	5199	13
	altre conifere	217	42	49	64	41	82	120	52	40	82	0	.	40	100	36	100	119	48	0	.	45	100	414	39	297	55	285	51	1702	18
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	1280	25	479	43	273	60	1201	30	1013	36	548	57	4224	20	721	47	491	36	317	77	408	58	2869	23	840	40	519	43	15183	10
legname lungo di conifere	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	10034	9	445	56	2304	25	1057	40	1553	28	1030	34	121	60	1197	39	90	100	185	100	0	.	663	55	99	100	0	.	18778	8
	abete bianco	10039	9	176	83	1253	28	762	35	693	36	532	42	71	73	662	45	0	.	295	100	0	.	104	91	0	.	0	.	14587	8
	altre conifere	663	33	33	60	553	36	259	75	28	71	4	100	211	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	75	12	100	0	.	1779	23
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	20737	7	654	54	4110	19	2078	29	2274	25	1566	31	403	67	1859	34	90	100	480	100	0	.	783	49	110	100	0	.	35143	6
tondame di latifoglie	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	12852	6	5579	12	3781	17	6692	10	8789	9	1540	24	6809	12	6032	13	2015	20	1335	27	1803	20	890	29	1237	28	5110	11	64463	3
	altre latifoglie	5599	10	2510	14	3149	17	3204	15	7171	10	1156	19	2208	17	3349	13	2074	21	867	29	1337	22	1635	15	1313	20	10310	7	45881	3
	non determinabile	8	50	11	100	0	.	0	.	6	87	1	100	2	71	2	77	22	66	0	.	0	.	0	.	13	100	4	58	70	34
	totale	18459	5	8100	10	6929	13	9896	10	15965	7	2696	19	9019	10	9383	11	4111	16	2203	23	3140	17	2525	15	2563	17	15424	6	110414	2
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	14491	7	2335	19	3829	19	7141	12	10185	9	9114	12	15774	8	14942	10	11171	11	5295	17	5197	17	13509	9	23759	7	10190	13	146933	2
	abete bianco	13119	8	1058	27	2008	23	6772	12	4484	13	3068	20	10587	9	5435	13	2371	22	1915	28	857	30	1437	26	1216	24	1732	24	56058	4
	altre conifere	1388	19	1024	31	725	30	1444	23	2202	20	21	83	720	42	244	35	415	28	256	50	142	50	9102	9	7873	9	4273	12	29830	5
	faggio	12852	6	5579	12	3781	17	6692	10	8789	9	1540	24	6809	12	6032	13	2015	20	1335	27	1803	20	890	29	1237	28	5110	11	64463	3
	altre latifoglie	5599	10	2510	14	3149	17	3204	15	7171	10	1156	19	2208	17	3349	13	2074	21	867	29	1337	22	1635	15	1313	20	10310	7	45881	3
	non determinabile	8	50	11	100	0	0	0	0	6	87	1	100	2	71	2	77	22	66	0	0	0	0	0	0	13	100	4	58	70	34
	totale	47457	4	12517	10	13491	11	25252	7	32836	5	14900	10	36100	6	30005	7	18067	9	9668	15	9336	13	26574	7	35412	6	31619	5	343236	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. 1403846. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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