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2024-08-24 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Augsburg)
41.0%
Match nul
28.1%
Extérieur (Werder Bremen)
30.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.5%
L2M (No)
39.5%
Over 2.5
55.9%
Under 2.5
44.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.0%
DNB Extérieur
43.0%
Double Chance 1X
69.1%
Double Chance 12
71.9%
Double Chance X2
59.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.2%
2 - 1
9.0%
1 - 2
7.7%
0 - 0
7.2%
2 - 0
6.7%

Score réel 2-2 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Augsburg)41.0%39.0%+2.1 pt
Match nul28.1%27.1%+1.0 pt
Extérieur (Werder Bremen)30.9%34.0%-3.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.9%56.7%-0.7 pt
Under 2.544.1%43.3%+0.7 pt

Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.

Performance modèle sur ce match

Proba modèle au résultat réel
28.1% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7808 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2698 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)

Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).

Méthode & sources

Modèle
dc-baseline-v1
xi (pondération)
0.002500
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle
Augsburg 2-2 Werder Bremen · Bundesliga · FootValue