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2025-01-19 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Werder Bremen)
48.7%
Match nul
26.9%
Extérieur (Augsburg)
24.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.7%
L2M (No)
40.3%
Over 2.5
56.9%
Under 2.5
43.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.6%
DNB Extérieur
33.4%
Double Chance 1X
75.6%
Double Chance 12
73.1%
Double Chance X2
51.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.7%
2 - 1
9.6%
2 - 0
8.0%
1 - 0
7.3%
0 - 0
6.9%
Score réel 0-2 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Werder Bremen) | 48.7% | 49.8% | -1.2 pt |
| Match nul | 26.9% | 25.7% | +1.2 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 24.4% | 24.5% | -0.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 56.9% | 53.5% | +3.4 pt |
| Under 2.5 | 43.1% | 46.5% | -3.4 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 = A)
- Brier 1X2
- 0.8801 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4089 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011