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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
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 IFN4/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
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	.	1387	0	200	0	0	.	242	37	700	0	98	72	204	12	266	9	220	11	243	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	0	20	0	0	.	74	36	150	0	123	72	67	12	91	10	89	21	83	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	190	0	0	.	40	30	0	.	25	72	47	18	33	15	46	19	40	10
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	61	11	37	5	47	7	29
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1429	0	410	0	0	.	356	30	850	0	246	72	323	10	401	8	360	10	374	5
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	.	320	38	450	29	620	0	239	13	104	29	337	41	283	13	272	9	254	12	280	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	48	83	22	0	.	86	20	108	24	43	27	91	14	84	11	64	15	81	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	50	57	40	0	.	53	29	64	47	7	47	45	14	42	16	31	21	42	9
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	89	50	0	4	98	0	.	0	.	3	46	1	99	1	99	2	39
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	40	602	24	670	0	382	11	276	24	387	36	422	12	398	7	349	11	405	5
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	154	19	0	.	225	29	0	.	0	.	278	28	261	15	273	23	264	13	314	23	186	21	285	12	295	10	357	11	285	5
	un danno visibile	51	21	0	.	35	43	0	.	0	.	81	21	94	12	50	36	69	15	96	22	57	27	76	12	72	11	90	15	76	5
	due o più danni visibili	22	43	0	.	0	.	0	.	0	.	43	35	39	23	11	40	59	21	53	26	41	39	45	17	45	15	35	15	42	7
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	69	0	.	0	.	1	99	11	96	21	66	10	58	3	52	4	58	4	28
	totale	226	17	0	.	261	29	0	.	0	.	406	21	393	10	335	22	392	10	474	20	306	19	416	9	414	8	486	9	407	4
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	275	12	0	.	225	36	0	.	0	.	337	13	260	15	232	12	289	17	287	18	234	18	379	12	266	14	255	14	282	5
	un danno visibile	56	14	0	.	34	62	0	.	0	.	75	17	84	15	72	15	76	17	103	30	95	19	72	15	103	13	88	10	79	5
	due o più danni visibili	18	22	0	.	24	80	0	.	0	.	69	24	38	25	29	25	42	23	45	30	106	25	64	32	54	25	45	18	46	9
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	69	0	99	0	.	23	78	15	55	5	44	0	.	5	41	4	32
	totale	349	10	0	.	284	34	0	.	0	.	480	10	384	11	334	9	406	14	457	18	450	12	519	10	424	10	394	9	410	4
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	315	6	0	.	411	27	293	23	139	35	348	16	324	10	246	12	298	16	333	17	266	28	313	10	241	18	290	12	300	4
	un danno visibile	59	9	0	.	38	75	10	69	62	49	74	17	73	14	74	13	89	18	144	22	107	18	73	15	95	24	88	12	78	5
	due o più danni visibili	26	15	0	.	54	77	0	.	13	82	51	38	40	17	38	24	34	31	74	26	54	29	39	28	67	24	51	16	42	7
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	2	99	4	75	2	98	11	97	0	.	11	64	2	99	6	70	3	33
	totale	400	5	0	.	503	22	303	20	215	27	475	15	438	9	362	9	424	12	562	13	428	20	436	9	405	13	435	10	423	3
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	324	7	319	14	292	18	418	18	444	22	279	22	345	10	346	9	336	11	329	25	137	22	365	15	210	20	402	18	329	4
	un danno visibile	79	13	54	27	42	32	72	23	82	39	53	28	67	13	68	13	97	29	132	24	85	17	93	23	77	18	136	17	81	6
	due o più danni visibili	42	15	21	28	29	36	16	30	51	28	25	23	31	22	37	20	22	29	63	51	87	23	60	35	48	20	68	19	42	7
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	54	0	.	1	97	5	95	3	74	2	98	2	98	13	56	2	35
	totale	445	6	395	13	362	18	507	16	577	17	356	18	446	8	451	8	456	14	529	19	312	12	521	12	338	16	619	15	454	4
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	333	8	236	13	324	15	324	9	258	8	409	20	326	9	300	15	316	13	316	40	245	34	262	37	263	15	285	14	301	4
	un danno visibile	64	10	64	20	64	20	55	16	53	14	99	45	80	17	85	17	110	28	121	34	61	42	63	24	81	20	158	17	74	6
	due o più danni visibili	26	15	37	45	21	22	25	17	24	17	11	92	42	24	37	19	29	30	58	34	24	51	46	42	29	36	108	16	36	7
	albero morto o a terra	0	.	4	98	0	.	0	.	2	57	0	.	2	69	5	54	0	.	0	.	4	96	8	65	0	.	6	42	2	24
	totale	423	7	340	10	409	12	404	9	337	7	519	18	451	8	427	12	454	12	496	32	334	35	378	25	372	11	558	10	412	3
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	244	10	278	9	269	12	283	7	242	5	0	.	383	34	215	26	463	36	427	27	165	24	256	25	100	0	308	13	267	3
	un danno visibile	64	17	57	13	47	18	37	12	47	8	0	.	53	80	88	39	133	20	79	30	85	13	29	37	0	.	105	11	55	5
	due o più danni visibili	27	19	22	16	27	19	18	16	25	13	0	.	19	44	82	44	61	39	12	64	0	.	40	40	0	.	97	15	32	8
	albero morto o a terra	3	51	3	43	0	.	0	.	1	41	0	.	0	.	5	69	11	90	0	.	0	.	4	97	0	.	15	39	3	24
	totale	337	9	361	8	342	11	338	6	314	5	0	.	455	37	390	30	668	23	518	23	250	11	329	20	100	0	525	9	357	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	301	4	273	7	295	8	309	6	253	4	329	9	322	5	283	6	284	6	308	9	220	12	285	5	267	4	296	5	288	2
	un danno visibile	65	5	58	10	52	12	46	9	50	7	74	10	77	6	72	7	84	8	115	11	81	10	75	6	85	5	100	5	74	2
	due o più danni visibili	29	8	26	17	25	14	20	11	25	10	47	16	39	10	36	12	44	11	55	15	59	14	48	9	43	7	59	7	40	3
	albero morto o a terra	0	52	3	41	0	.	0	.	1	33	1	58	3	36	2	37	2	49	11	51	7	39	6	26	4	30	7	21	3	11
	totale	395	3	360	6	372	7	375	5	329	4	452	7	440	4	394	5	413	5	488	8	367	8	413	4	399	4	462	4	405	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. 1374658. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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