Scelta degli argomenti

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.

IFN2
numero di fusti
quota (classi di 200 m) · numero di danni
suddivisione regionale: regione economica
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1993/95
		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
quota (classi di 200 m)	numero di danni	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	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	albero morto o a terra	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	.
>1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	280	21	372	34	0	.	259	29	283	3	230	0	234	9	275	6	183	13	250	5
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	47	55	33	0	.	44	28	23	68	50	0	76	10	70	7	43	16	67	6
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	75	47	55	0	.	19	41	57	68	0	.	22	16	10	19	15	21	16	10
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	68	0	.	2	56	8	46	5	61	5	34
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	426	31	474	29	0	.	322	25	391	21	280	0	334	7	363	5	246	11	337	4
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	306	29	387	22	583	8	238	17	322	34	224	25	318	10	277	7	234	10	282	5
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	88	29	72	18	70	0	65	23	71	37	77	29	114	12	63	9	53	14	74	6
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	56	9	54	34	31	36	39	30	52	12	41	30	15	21	17	14	21	22	10
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	98	52	68	0	.	0	.	0	.	3	67	1	46	2	57	2	32
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	419	28	471	19	739	3	339	14	423	22	314	23	465	9	362	6	303	9	381	4
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	177	17	0	.	221	29	0	.	0	.	349	15	357	13	249	19	248	13	196	26	172	26	241	9	283	10	283	8	270	4
	un danno visibile	50	22	0	.	48	27	0	.	0	.	104	21	70	14	76	35	79	12	63	21	48	23	77	11	62	9	64	12	70	5
	due o più danni visibili	12	46	0	.	11	63	0	.	0	.	17	34	14	28	14	38	36	21	24	32	17	25	28	15	17	16	17	21	21	8
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	3	89	0	.	2	74	0	.	0	.	6	34	1	57	4	45	3	23
	totale	239	13	0	.	281	27	0	.	0	.	472	14	444	12	339	21	365	10	282	20	237	22	353	7	363	8	367	7	364	4
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	258	7	0	.	324	26	410	0	0	.	457	11	300	9	252	10	356	10	323	17	320	17	350	10	279	9	344	9	317	3
	un danno visibile	61	12	0	.	22	88	170	0	0	.	127	18	86	13	84	13	84	13	95	19	97	17	100	12	84	13	76	12	86	5
	due o più danni visibili	17	19	0	.	16	54	0	.	0	.	47	32	39	19	29	25	39	38	37	29	38	44	31	22	24	19	20	17	30	9
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	72	3	61	0	.	7	59	6	69	4	45	0	.	0	99	2	26
	totale	337	6	0	.	362	25	580	0	0	.	632	10	427	7	368	9	479	8	462	16	460	13	485	8	387	8	440	8	433	3
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	368	5	190	0	197	19	186	47	297	8	430	11	315	7	381	8	306	13	352	14	384	24	288	11	307	9	352	9	347	3
	un danno visibile	77	7	50	0	78	20	76	34	84	55	94	15	101	9	95	11	87	16	113	19	107	22	98	16	102	19	69	10	89	4
	due o più danni visibili	19	13	50	0	10	68	0	.	14	64	29	20	40	15	26	17	30	28	30	24	46	23	33	25	39	22	27	17	29	6
	albero morto o a terra	1	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	76	1	100	3	56	8	76	2	98	2	70	3	56	5	44	2	23
	totale	465	4	290	0	285	16	261	35	395	15	554	9	457	6	503	8	428	10	503	12	539	19	421	10	451	10	452	7	466	2
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	329	6	398	11	381	13	358	18	350	15	441	13	347	6	447	8	363	21	467	15	336	18	358	11	271	13	346	9	362	3
	un danno visibile	95	7	82	24	63	18	76	18	115	19	88	16	102	11	96	13	104	17	169	20	114	16	105	18	76	14	89	14	96	4
	due o più danni visibili	41	14	42	25	7	42	24	27	21	31	22	26	38	16	27	19	27	31	45	36	93	19	41	19	28	29	39	16	36	6
	albero morto o a terra	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	50	0	100	2	99	0	.	1	99	1	99	7	52	2	73	1	27
	totale	466	5	522	11	451	12	457	14	486	13	551	11	489	6	570	7	495	17	681	12	544	13	505	9	382	10	476	8	496	2
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	353	5	345	9	364	7	344	6	382	6	459	16	350	8	421	8	496	15	164	26	372	25	266	15	321	14	329	9	358	2
	un danno visibile	89	7	79	17	73	10	62	9	57	8	41	47	84	12	64	12	88	41	115	33	120	24	95	19	68	16	103	14	77	4
	due o più danni visibili	26	13	23	33	18	18	14	18	13	18	18	47	31	18	19	30	9	61	58	31	52	26	41	23	24	53	77	15	27	6
	albero morto o a terra	0	.	0	.	1	70	0	100	1	49	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	3	97	6	60	7	90	1	99	1	30
	totale	468	4	446	8	456	6	420	5	453	6	518	14	465	7	505	7	593	14	337	21	547	21	408	11	421	11	509	8	463	2
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	352	7	346	6	450	7	381	6	347	4	0	.	466	21	542	12	472	27	431	20	198	45	336	21	374	20	364	8	370	2
	un danno visibile	79	11	55	9	65	16	62	7	48	7	0	.	49	28	129	32	78	34	191	22	27	48	119	37	23	65	103	10	65	4
	due o più danni visibili	28	21	11	25	10	45	21	16	12	13	0	.	22	40	22	62	15	59	38	33	0	.	17	46	0	.	59	14	20	7
	albero morto o a terra	0	100	1	60	5	78	0	76	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	94	0	.	0	.	0	.	2	84	1	39
	totale	459	6	412	5	530	6	465	5	407	4	0	.	538	19	693	13	564	25	666	10	224	45	472	20	397	22	528	7	455	2
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	334	3	349	5	386	5	365	4	356	3	416	6	341	4	385	4	312	6	322	8	303	9	288	4	283	3	314	3	333	1
	un danno visibile	81	4	63	8	67	8	64	5	53	5	101	9	89	5	88	7	81	7	111	9	93	9	93	5	71	4	77	5	78	2
	due o più danni visibili	26	7	17	17	13	16	18	12	12	10	29	16	33	8	24	11	31	14	37	13	46	13	30	7	20	8	35	7	26	3
	albero morto o a terra	0	42	1	61	2	65	0	61	1	52	0	100	2	35	1	42	1	43	4	41	2	46	3	21	4	29	2	23	2	11
	totale	442	2	429	4	468	4	447	4	422	3	547	5	464	3	499	4	426	5	473	6	444	7	414	3	377	3	428	3	438	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. 1198834. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

indietro