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2025-01-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Dortmund)
68.9%
Match nul
19.1%
Extérieur (Werder Bremen)
12.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.0%
L2M (No)
40.0%
Over 2.5
68.7%
Under 2.5
31.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.1%
DNB Extérieur
14.9%
Double Chance 1X
87.9%
Double Chance 12
80.9%
Double Chance X2
31.1%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.4%
2 - 0
9.2%
1 - 1
8.6%
3 - 1
7.9%
3 - 0
7.8%

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 : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Dortmund)68.9%63.5%+5.3 pt
Match nul19.1%20.2%-1.1 pt
Extérieur (Werder Bremen)12.1%16.3%-4.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.7%65.8%+2.9 pt
Under 2.531.3%34.2%-2.9 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
19.1% (FTR = D)
Brier 1X2
1.1435 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.6565 (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