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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)
classi di assortimento (HG 2010) · specie arborea principale
suddivisione regionale: regione biogeografica
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione biogeografica
		Giura		Altopiano		Versante nord delle Alpi		Alpi centrali occidentali		Alpi centrali orientali		Versante sud delle Alpi		Svizzera
classi di assortimento (HG 2010)	specie arborea principale	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
legname di piccole dimensioni	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	2230	11	1129	12	1011	12	209	17	300	10	104	14	4983	6
	abete bianco	1980	9	604	13	448	21	22	69	10	25	14	22	3079	7
	pino	197	43	59	36	27	30	62	20	67	17	6	45	417	21
	larice	5	45	96	54	12	41	87	16	56	22	88	16	344	16
	cembro	0	.	0	.	0	100	8	25	18	22	1	85	27	17
	altre conifere	19	41	41	55	8	38	0	68	3	38	0	72	72	34
	faggio	73	7	75	7	73	8	4	39	11	23	36	14	271	4
	acero	11	16	11	16	25	12	1	46	4	35	4	34	56	8
	frassino	6	25	18	14	14	19	3	45	2	48	5	28	47	9
	quercia	7	22	19	16	2	35	3	37	1	72	8	27	41	11
	castagno	0	0	0	0	1	71	1	69	0	0	43	15	44	14
	altre latifoglie	6	16	12	16	12	15	5	29	3	32	28	13	67	7
	non determinabile	0	72	0	0	0	100	0	0	0	0	0	0	0	68
	totale	4535	7	2065	9	1632	10	405	12	475	8	335	7	9448	4
classi 1 e 2	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	3484	10	8472	7	21042	5	5184	10	10392	7	3589	12	52163	3
	abete bianco	2860	9	4535	9	5441	8	279	31	266	23	473	24	13853	5
	pino	645	20	721	17	458	33	1212	18	1071	18	141	42	4248	9
	larice	33	51	276	25	208	29	2709	13	1804	11	2246	11	7276	6
	cembro	0	.	0	.	5	100	374	23	697	20	27	75	1103	15
	altre conifere	93	34	234	27	114	36	17	76	75	33	14	68	548	16
	faggio	5573	7	5689	6	5762	7	326	34	616	25	2800	13	20766	4
	acero	1638	10	1706	11	2919	9	194	30	261	30	322	24	7039	5
	frassino	823	17	1761	11	1778	13	267	29	228	47	542	25	5400	7
	quercia	395	26	792	18	106	33	141	36	23	75	478	21	1936	11
	castagno	0	0	0	0	39	90	28	88	4	100	2911	12	2981	12
	altre latifoglie	800	15	1646	10	1721	10	695	15	702	19	3351	10	8915	5
	non determinabile	7	54	7	74	15	45	1	100	17	81	20	78	67	34
	totale	16352	4	25840	4	39606	3	11426	7	16155	5	16913	4	126293	1
classi 3 e 4	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	9229	7	11644	7	31951	4	5493	10	12078	7	5170	14	75564	3
	abete bianco	7706	8	8105	8	10915	7	509	35	722	22	859	25	28817	4
	pino	707	17	1516	14	582	40	637	23	1071	19	102	49	4616	9
	larice	97	42	342	23	190	39	3357	12	2609	12	2428	11	9024	6
	cembro	0	.	0	.	5	100	362	27	538	19	13	100	919	15
	altre conifere	66	57	672	34	7	74	0	0	0	0	49	100	794	30
	faggio	9995	6	11247	6	9498	8	253	42	1028	25	2081	11	34102	3
	acero	1466	12	1157	13	1925	9	49	95	235	33	99	36	4930	6
	frassino	993	18	3047	11	1424	16	63	71	75	49	193	38	5795	8
	quercia	417	23	1804	12	133	34	27	59	49	95	402	26	2832	10
	castagno	0	0	0	0	22	61	17	57	0	0	1150	15	1190	15
	altre latifoglie	455	32	1140	16	673	22	115	36	106	39	922	15	3410	9
	non determinabile	11	100	0	0	27	71	0	0	14	100	0	0	51	50
	totale	31142	3	40674	3	57352	3	10884	8	18524	6	13467	6	172042	1
classi 5 e 6	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	2697	14	3895	12	12533	6	1594	16	4146	11	2591	17	27456	4
	abete bianco	2195	15	3405	11	5021	10	146	52	495	29	466	30	11727	6
	pino	89	51	329	27	17	71	32	51	226	30	7	100	699	17
	larice	6	100	103	34	54	45	1053	16	898	17	1067	19	3181	10
	cembro	0	.	0	.	0	0	185	33	153	32	20	100	358	22
	altre conifere	5	100	643	42	0	0	0	0	0	0	18	100	666	41
	faggio	2335	12	5680	9	3004	13	32	74	266	39	471	19	11790	6
	acero	194	30	298	34	173	25	0	0	33	53	0	0	698	18
	frassino	168	31	822	21	253	33	0	0	22	100	52	78	1316	15
	quercia	44	66	1191	28	52	49	0	0	7	100	42	52	1335	25
	castagno	0	0	0	0	30	78	16	100	0	0	870	28	915	26
	altre latifoglie	44	69	500	35	247	72	22	58	51	88	33	45	897	29
	non determinabile	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	totale	7777	7	16866	6	21383	5	3081	11	6297	8	5635	10	61039	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	17640	6	25139	6	66537	4	12481	9	26916	6	11454	12	160166	2
	abete bianco	14742	7	16649	7	21825	6	956	31	1493	22	1812	23	57477	4
	pino	1639	17	2625	14	1083	30	1943	18	2435	16	255	40	9981	8
	larice	141	41	817	19	463	27	7207	11	5367	10	5829	10	19824	6
	cembro	0	.	0	.	10	100	930	22	1406	18	60	87	2407	13
	altre conifere	183	35	1591	33	129	36	17	76	79	33	81	92	2079	26
	faggio	17975	5	22692	5	18337	7	615	34	1922	23	5388	11	66928	3
	acero	3309	9	3171	10	5041	8	245	35	532	27	424	24	12723	5
	frassino	1990	15	5648	10	3469	13	333	32	327	41	792	25	12558	7
	quercia	863	19	3806	13	292	26	171	38	80	80	930	20	6143	9
	castagno	0	0	0	0	91	77	61	63	4	100	4974	11	5129	11
	altre latifoglie	1305	18	3299	12	2654	14	837	17	861	19	4333	10	13289	6
	non determinabile	18	64	7	74	42	49	1	100	31	64	20	78	118	29
	totale	59806	3	85444	3	119973	3	25796	7	41451	5	36351	4	368822	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. 1197778. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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