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2024-12-04 · 19:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Everton)
41.7%
Match nul
30.1%
Extérieur (Wolves)
28.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.0%
L2M (No)
59.0%
Over 2.5
34.2%
Under 2.5
65.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
59.6%
DNB Extérieur
40.4%
Double Chance 1X
71.8%
Double Chance 12
69.9%
Double Chance X2
58.3%

Top 5 scores prédits

1 - 0
14.6%
1 - 1
13.4%
0 - 0
12.7%
0 - 1
11.3%
2 - 0
8.6%

Score réel 4-0 : 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 (Everton)41.7%45.6%-3.9 pt
Match nul30.1%28.7%+1.4 pt
Extérieur (Wolves)28.2%25.7%+2.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.534.2%46.9%-12.7 pt
Under 2.565.8%53.1%+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
41.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5100 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8747 (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
Everton 4-0 Wolves · Premier League · FootValue