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2024-11-02 · 12:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Newcastle)
24.8%
Match nul
21.9%
Extérieur (Arsenal)
53.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.6%
L2M (No)
37.4%
Over 2.5
63.4%
Under 2.5
36.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
31.7%
DNB Extérieur
68.3%
Double Chance 1X
46.7%
Double Chance 12
78.1%
Double Chance X2
75.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.8%
1 - 2
9.6%
0 - 1
7.4%
0 - 2
7.4%
1 - 3
6.3%

Score réel 1-0 : 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 : 4.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Newcastle)24.8%24.1%+0.7 pt
Match nul21.9%26.6%-4.7 pt
Extérieur (Arsenal)53.3%49.3%+4.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.563.4%50.8%+12.7 pt
Under 2.536.6%49.2%-12.7 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
24.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.8981 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3955 (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