← Retour à l’accueil
2024-10-19 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Freiburg)
49.4%
Match nul
27.0%
Extérieur (Augsburg)
23.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.6%
L2M (No)
41.4%
Over 2.5
55.8%
Under 2.5
44.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
67.7%
DNB Extérieur
32.3%
Double Chance 1X
76.4%
Double Chance 12
73.0%
Double Chance X2
50.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
2 - 1
9.7%
2 - 0
8.3%
1 - 0
7.7%
0 - 0
7.1%

Score réel 3-1 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Freiburg)49.4%57.7%-8.3 pt
Match nul27.0%23.8%+3.2 pt
Extérieur (Augsburg)23.6%18.4%+5.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.8%57.5%-1.7 pt
Under 2.544.2%42.5%+1.7 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
49.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3842 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7046 (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