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2024-12-22 · 14:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-3 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Leicester)
50.1%
Match nul
24.6%
Extérieur (Wolves)
25.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.9%
L2M (No)
46.1%
Over 2.5
51.8%
Under 2.5
48.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.4%
DNB Extérieur
33.6%
Double Chance 1X
74.7%
Double Chance 12
75.4%
Double Chance X2
49.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.7%
1 - 0
10.5%
2 - 1
9.6%
2 - 0
8.7%
0 - 1
7.0%

Score réel 0-3 : 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 : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Leicester)50.1%32.8%+17.3 pt
Match nul24.6%27.9%-3.3 pt
Extérieur (Wolves)25.3%39.3%-14.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.551.8%56.8%-5.0 pt
Under 2.548.2%43.2%+5.0 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
25.3% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8697 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3752 (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