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2025-04-20 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Dortmund)
71.5%
Match nul
16.8%
Extérieur (M'gladbach)
11.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.6%
L2M (No)
34.4%
Over 2.5
76.4%
Under 2.5
23.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.0%
DNB Extérieur
14.0%
Double Chance 1X
88.3%
Double Chance 12
83.2%
Double Chance X2
28.5%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.5%
3 - 1
8.1%
2 - 0
7.4%
3 - 0
7.0%
1 - 1
6.9%

Score réel 3-2 : 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 : 5.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Dortmund)71.5%69.8%+1.7 pt
Match nul16.8%16.8%-0.0 pt
Extérieur (M'gladbach)11.7%13.3%-1.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.576.4%73.9%+2.6 pt
Under 2.523.6%26.1%-2.6 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
71.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1229 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3351 (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
Dortmund 3-2 M'gladbach · Bundesliga · FootValue