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2024-08-31 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Werder Bremen)
24.8%
Match nul
25.2%
Extérieur (Dortmund)
49.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.5%
L2M (No)
35.5%
Over 2.5
63.3%
Under 2.5
36.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
33.2%
DNB Extérieur
66.8%
Double Chance 1X
50.1%
Double Chance 12
74.8%
Double Chance X2
75.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.4%
1 - 2
9.5%
0 - 2
7.1%
2 - 1
6.6%
2 - 2
6.3%

Score réel 0-0 : 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 (Werder Bremen)24.8%25.3%-0.4 pt
Match nul25.2%24.6%+0.6 pt
Extérieur (Dortmund)49.9%50.1%-0.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.563.3%61.4%+1.9 pt
Under 2.536.7%38.6%-1.9 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
25.2% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8700 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3771 (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