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2025-01-14 · 19:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Brentford)
13.6%
Match nul
18.9%
Extérieur (Man City)
67.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.3%
L2M (No)
47.7%
Over 2.5
59.8%
Under 2.5
40.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
16.8%
DNB Extérieur
83.2%
Double Chance 1X
32.5%
Double Chance 12
81.1%
Double Chance X2
86.4%

Top 5 scores prédits

0 - 2
11.1%
0 - 1
9.9%
1 - 2
9.8%
1 - 1
8.9%
0 - 3
8.2%

Score réel 2-2 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Brentford)13.6%18.6%-5.0 pt
Match nul18.9%21.5%-2.6 pt
Extérieur (Man City)67.5%60.0%+7.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.559.8%67.1%-7.2 pt
Under 2.540.2%32.9%+7.2 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
18.9% (FTR = D)
Brier 1X2
1.1324 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.6671 (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