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2024-11-23 · 17:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Man City)
76.7%
Match nul
13.9%
Extérieur (Tottenham)
9.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.8%
L2M (No)
43.2%
Over 2.5
72.5%
Under 2.5
27.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.1%
DNB Extérieur
10.9%
Double Chance 1X
90.6%
Double Chance 12
86.1%
Double Chance X2
23.3%

Top 5 scores prédits

2 - 0
9.4%
3 - 0
8.9%
2 - 1
8.6%
3 - 1
8.2%
1 - 0
6.6%

Score réel 0-4 : 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 (Man City)76.7%68.2%+8.6 pt
Match nul13.9%18.0%-4.1 pt
Extérieur (Tottenham)9.4%13.9%-4.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.5%72.3%+0.2 pt
Under 2.527.5%27.7%-0.2 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
9.4% (FTR = A)
Brier 1X2
1.4296 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
2.3677 (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