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Estimation et erreur standard de l’estimation

Les résultats publiés dans les tableaux IFN sont des estimations portant sur des paramètres de la forêt suisse (paramètres de population) dont les valeurs réelles ne sont pas connues et qui sont donc extrapolées (estimées) à partir des données de l’échantillon de l’IFN. Les extrapolations contiennent des incertitudes. Cependant, la précision de l’extrapolation opérée à partir de l’échantillon aléatoire de l’IFN peut être estimée de façon fiable. Pour ce faire, tous les tableaux IFN indiquent une seconde valeur à côté de l’estimation: l’erreur standard de l’estimation.

La plupart des tableaux indiquent l’erreur standard relative (« ±% »), mais parfois, surtout pour les pourcentages estimés, c’est l’erreur standard absolue (« ± ») qui est indiquée. Le rapport entre l’erreur standard absolue et relative est le suivant:

erreur standard relative = erreur standard absolue / estimation x 100

erreur standard absolue = erreur standard relative × estimation / 100

Les données sur la desserte sont issues d’un recensement complet des routes forestières. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire d’indiquer d’erreur standard puisqu’il n’existe pas d’incertitude liée à l’échantillonnage.

Intervalle de confiance de l’estimation

À l’aide de l’estimation et de son erreur standard, il est possible de calculer l’intervalle de confiance de l’estimation en indiquant:

sa limite inférieure
estimation - tQ × erreur standard absolue

et sa limite supérieure
estimation + tQ × erreur standard absolue

Si le calcul se fait avec l’erreur standard simple (tQ = 1), on obtient l’«intervalle de confiance à 68%». On peut alors admettre que la valeur réelle du paramètre de la population se situe avec une probabilité de 68% dans cet intervalle de confiance. Si l’on utilise l’erreur standard double pour le calcul (tQ = 2), la valeur réelle du paramètre se situe avec une probabilité de 95% dans l’intervalle de confiance, à savoir l’«intervalle de confiance à 95%».

Significativité de l’estimation

L’intervalle de confiance permet d’examiner statistiquement si le paramètre de population estimé est plus grand ou plus petit qu’une certaine valeur de référence, respectivement si deux paramètres de population estimés se distinguent effectivement (dans la population réelle). Dans la pratique, le processus adopté est le suivant: lorsqu’une valeur de référence est située hors de l’intervalle de confiance, on admet que la valeur estimée pour la population se distingue significativement de la référence; si la valeur de référence se situe à l’intérieur de l’intervalle, on interprète la différence entre valeur estimée et valeur de référence comme aléatoire et donc non significative. Pour comparer deux paramètres de population, on considère qu’ils se distinguent de façon significative lorsque leurs intervalles de confiances ne se superposent pas.

Traitement de valeurs manquantes

Lors du calcul des résultats, on ne dispose pas toujours de données pour toutes les combinaisons de catégories des variables de classification et du découpage régional^*. Cela indique dans la plupart des cas que le paramètre estimé à l’aide de la variable cible n’apparaît pas ou seulement très rarement. Généralement, on introduit (« impute ») alors la valeur 0. Mais comme cette valeur n’est pas issue de mesures directes, l’erreur standard correspondante est représentée par un point [.]. Lorsqu’on se réfère à la valeur supposée de 0 lors d’un calcul, par exemple pour indiquer des pourcentages ou certaines estimations de changements, il n’est pas possible d’indiquer une valeur. Dans ce cas, on introduit un point [.] pour la valeur estimée et l’erreur standard.

Par exemple, on n’a jusqu’ici ni trouvé ni mesuré d’arole sur le Plateau (volume des aroles selon les régions de production). On peut donc admettre que si les valeurs manquent, c’est que l’arole n’est effectivement pas présent dans cette région et que son volume doit y être de 0.

^* p. ex. combinaison de la catégorie « arole» de la variable de classification « essence » et de la catégorie « Plateau » du découpage régional

Changements

L’IFN distingue deux types de changements:

Le premier concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes de changement telles que l’accroissement, l’exploitation, la mortalité ou les disparitions. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles d’inventaires successifs, p. ex. IFN3-IFN4. Lors de leur évaluation, la catégorie de la variable de classification du second cycle d'inventaire est attribuée à celle du premier cycle d'inventaire. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de la catégorie d’un inventaire à l'autre (p. ex. de la propriété privée à la propriété publique).

Pour le second type de changements, on utilise les différences de variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume sur pied ou la surface forestière afin d’établir un bilan du changement entre deux cycles d’inventaire. Ces variables cibles sont habituellement utilisées pour représenter des états, p. ex. dans l’IFN4, mais peuvent aussi révéler les changements entre deux inventaires quels qu’ils soient, p. ex. LFI1-LFI4. Lors de leur évaluation, on tient compte du changement d’une catégorie de la variable de classification. Ainsi, il est possible de constater p. ex. que la surface de la forêt sans la forêt buissonnante a augmenté. Cela n’a d’effet que pour les variables de classification qui peuvent effectivement changer de caractéristiques, p. ex. l’appartenance à la surface forestière ou l’état de l’arbre.

IFN5
volume des arbres vifs (bois de tige)
diamètre à hauteur de poitrine (10 classes) · résineux et feuillus
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région économique
		Ouest du Jura		Est du Jura		Ouest du Plateau		Centre du Plateau		Est du Plateau		Ouest des Préalpes		Centre des Préalpes		Est des Préalpes		Nord-ouest des Alpes		Centre des Alpes		Nord-est des Alpes		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)	résineux et feuillus	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	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
12-20 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	1686	10	243	27	490	32	1338	16	1022	15	623	24	1785	12	661	17	762	14	445	20	318	25	1870	12	2604	9	957	12	14804	4
	feuillus	1858	9	767	15	634	19	952	14	1275	11	365	20	920	14	654	15	669	18	336	27	363	26	937	13	631	17	3267	8	13626	3
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	total	3544	7	1010	14	1124	18	2290	12	2296	10	987	17	2706	10	1314	12	1431	12	781	19	680	19	2806	9	3236	8	4224	6	28430	3
21-30 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	3566	9	569	21	852	24	2185	16	2265	14	1505	20	3378	9	2189	14	1537	14	1018	18	672	28	4084	11	5379	8	2430	12	31630	3
	feuillus	3706	8	1208	15	1148	18	1241	14	2471	11	961	22	2019	14	1888	15	835	19	625	24	588	26	1123	16	804	20	5531	8	24150	4
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	total	7272	6	1776	13	2000	15	3427	12	4736	9	2466	15	5398	8	4078	11	2373	12	1643	16	1260	21	5207	9	6183	8	7961	6	55779	2
31-40 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	5521	9	813	22	1095	21	2483	14	2770	13	2730	15	4853	10	3977	12	2607	13	1504	19	952	24	5386	10	7617	8	3955	12	46265	3
	feuillus	5395	8	1779	15	1626	17	1995	13	3188	10	786	24	2282	14	2611	13	1104	19	710	28	670	23	703	21	502	18	4140	9	27493	3
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	total	10916	6	2592	13	2720	14	4479	10	5958	8	3516	13	7135	8	6588	9	3712	11	2215	16	1622	18	6090	9	8120	7	8095	8	73757	2
41-50 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	7015	7	980	20	1402	19	3100	14	4116	11	3101	14	6046	9	4467	11	3798	14	2002	21	1361	18	6029	9	9702	7	4308	11	57428	3
	feuillus	5632	8	2302	14	1838	18	2171	13	3315	10	595	27	2379	16	2778	14	973	23	505	28	929	20	322	32	510	28	2913	10	27163	4
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	12647	5	3282	13	3240	14	5271	10	7431	8	3696	13	8426	8	7246	9	4772	12	2507	18	2290	15	6351	9	10212	7	7221	7	84590	2
51-60 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	6796	8	869	25	1513	21	3369	13	3524	12	3081	14	6522	10	6012	11	3335	14	1529	20	1534	19	5500	10	8438	8	4353	12	56373	3
	feuillus	3335	11	1728	20	1642	19	2827	15	4141	10	473	30	1926	18	1584	17	764	26	377	34	691	27	204	43	414	28	1525	15	21630	4
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	10131	6	2597	15	3155	15	6196	10	7665	8	3554	13	8447	8	7597	9	4099	12	1906	17	2224	17	5704	10	8852	8	5878	10	78004	2
61-70 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	4373	12	619	27	878	23	2694	16	2410	15	2177	19	4155	13	4071	14	2391	16	1025	23	803	27	3199	13	5185	11	2351	13	36331	4
	feuillus	1242	19	885	24	838	22	1261	19	2370	16	79	71	685	31	694	27	486	37	252	48	303	51	108	53	273	35	813	21	10290	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	5615	10	1504	18	1716	17	3956	13	4780	11	2256	19	4841	12	4765	13	2877	15	1277	22	1106	24	3307	13	5457	10	3164	10	46621	3
71-80 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	2253	15	379	47	476	36	1270	21	1690	20	723	30	2362	16	2118	18	1756	18	1044	31	963	29	2071	19	2580	14	1646	20	21330	5
	feuillus	278	45	487	31	294	36	622	36	1087	22	169	47	405	39	279	61	201	45	77	70	41	100	47	73	161	56	395	26	4544	11
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	2531	14	867	27	770	26	1892	18	2776	15	892	26	2766	14	2397	18	1957	17	1122	29	1004	29	2118	18	2741	14	2040	17	25874	5
81-90 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	737	31	61	100	406	42	646	31	1038	27	320	46	1076	26	811	29	341	39	135	62	317	39	798	27	1438	21	938	29	9061	9
	feuillus	48	100	66	100	70	100	0	.	459	36	0	.	44	100	251	50	0	.	134	58	27	100	0	0	0	.	325	32	1423	19
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	785	30	126	71	476	39	646	31	1497	22	320	46	1120	25	1062	25	341	39	269	43	343	37	798	27	1438	21	1263	23	10484	8
91-100 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	340	45	0	.	0	.	122	71	172	58	180	58	109	71	58	100	296	45	68	100	288	46	409	32	495	34	456	39	2994	14
	feuillus	0	.	0	.	55	100	111	72	379	43	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	25	100	29	100	0	.	145	59	798	27
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	340	45	0	.	55	100	233	50	551	35	180	58	109	71	113	71	296	45	68	100	312	43	439	31	495	34	601	32	3792	12
>100 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	255	59	0	.	71	100	84	100	0	.	36	100	263	61	179	58	49	100	0	.	90	71	103	73	448	39	314	59	1891	20
	feuillus	0	.	0	.	63	100	66	100	287	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	411	55	827	39
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	255	59	0	.	134	71	150	71	287	75	36	100	263	61	179	58	49	100	0	.	90	71	103	73	448	39	725	40	2719	19
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	résineux	32543	5	4533	16	7182	15	17292	9	19006	8	14475	11	30549	7	24543	8	16872	10	8771	15	7295	15	29449	7	43887	6	21708	8	278106	2
	feuillus	21494	5	9222	10	8208	13	11245	10	18973	7	3427	18	10661	11	10794	10	5033	15	3017	20	3636	17	3475	14	3296	15	19464	5	131944	2
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	54037	4	13755	10	15390	11	28538	7	37979	5	17902	10	41210	6	35338	7	21905	9	11788	14	10932	13	32923	7	47182	5	41172	4	410050	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. 1353909. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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