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2025-01-04 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Southampton)
27.6%
Match nul
24.9%
Extérieur (Brentford)
47.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.3%
L2M (No)
44.7%
Over 2.5
52.6%
Under 2.5
47.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.8%
DNB Extérieur
63.2%
Double Chance 1X
52.5%
Double Chance 12
75.1%
Double Chance X2
72.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.8%
0 - 1
9.9%
1 - 2
9.4%
0 - 2
8.0%
1 - 0
7.2%

Score réel 0-5 : 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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Southampton)27.6%28.7%-1.1 pt
Match nul24.9%26.7%-1.9 pt
Extérieur (Brentford)47.5%44.5%+3.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.6%56.4%-3.9 pt
Under 2.547.4%43.6%+3.9 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
47.5% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4141 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7449 (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