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2024-10-26 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Werder Bremen)
16.6%
Match nul
24.4%
Extérieur (Leverkusen)
59.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.8%
L2M (No)
44.2%
Over 2.5
57.2%
Under 2.5
42.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
21.9%
DNB Extérieur
78.1%
Double Chance 1X
41.0%
Double Chance 12
75.6%
Double Chance X2
83.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.6%
0 - 2
10.1%
1 - 2
10.0%
0 - 1
8.6%
0 - 3
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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Werder Bremen)16.6%15.2%+1.4 pt
Match nul24.4%18.7%+5.7 pt
Extérieur (Leverkusen)59.0%66.1%-7.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.557.2%67.8%-10.6 pt
Under 2.542.8%32.2%+10.6 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
24.4% (FTR = D)
Brier 1X2
0.9472 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4102 (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
Werder Bremen 2-2 Leverkusen · Bundesliga · FootValue