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2024-12-28 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
21
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
25.2%
Match nul
25.5%
Extérieur (Monza)
49.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.0%
L2M (No)
44.0%
Over 2.5
53.5%
Under 2.5
46.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
33.9%
DNB Extérieur
66.1%
Double Chance 1X
50.7%
Double Chance 12
74.5%
Double Chance X2
74.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.1%
1 - 2
9.6%
0 - 1
9.3%
0 - 2
8.4%
0 - 0
6.6%

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 : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)25.2%36.8%-11.6 pt
Match nul25.5%29.3%-3.8 pt
Extérieur (Monza)49.3%33.8%+15.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.5%49.9%+3.6 pt
Under 2.546.5%50.1%-3.6 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
25.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.8669 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3771 (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
Parma 2-1 Monza · Serie A · FootValue