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2025-04-26 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolves)
37.0%
Match nul
26.1%
Extérieur (Leicester)
36.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.8%
L2M (No)
45.2%
Over 2.5
50.4%
Under 2.5
49.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
50.1%
DNB Extérieur
49.9%
Double Chance 1X
63.1%
Double Chance 12
74.0%
Double Chance X2
63.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.4%
1 - 0
9.0%
0 - 1
9.0%
2 - 1
8.3%
1 - 2
8.3%

Score réel 3-0 : 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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolves)37.0%62.5%-25.5 pt
Match nul26.1%21.8%+4.3 pt
Extérieur (Leicester)36.9%15.7%+21.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.4%55.2%-4.7 pt
Under 2.549.6%44.8%+4.7 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
37.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6008 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9934 (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
Wolves 3-0 Leicester · Premier League · FootValue