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2024-08-24 · 17:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
25.3%
Match nul
29.8%
Extérieur (Lazio)
44.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.4%
L2M (No)
55.6%
Over 2.5
38.2%
Under 2.5
61.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.1%
DNB Extérieur
63.9%
Double Chance 1X
55.1%
Double Chance 12
70.2%
Double Chance X2
74.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.7%
0 - 1
13.5%
0 - 0
11.6%
0 - 2
9.3%
1 - 0
9.2%

Score réel 2-1 : 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 (Udinese)25.3%28.7%-3.4 pt
Match nul29.8%30.5%-0.8 pt
Extérieur (Lazio)44.9%40.8%+4.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.538.2%43.1%-4.8 pt
Under 2.561.8%56.9%+4.8 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 = H)
Brier 1X2
0.8476 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3728 (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
Udinese 2-1 Lazio · Serie A · FootValue