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2024-10-05 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Valladolid)
36.6%
Match nul
32.1%
Extérieur (Vallecano)
31.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
38.0%
L2M (No)
62.0%
Over 2.5
29.9%
Under 2.5
70.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
53.9%
DNB Extérieur
46.1%
Double Chance 1X
68.7%
Double Chance 12
67.9%
Double Chance X2
63.4%

Top 5 scores prédits

0 - 0
15.0%
1 - 0
14.6%
1 - 1
13.7%
0 - 1
13.2%
2 - 0
7.5%

Score réel 1-2 : 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 : 4.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Valladolid)36.6%28.2%+8.4 pt
Match nul32.1%32.0%+0.2 pt
Extérieur (Vallecano)31.3%39.8%-8.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.529.9%36.4%-6.5 pt
Under 2.570.1%63.6%+6.5 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
31.3% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7098 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1628 (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)
0.003000
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle
Valladolid 1-2 Vallecano · La Liga · FootValue