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2025-08-23 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (St Pauli)
18.6%
Match nul
29.4%
Extérieur (Dortmund)
52.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.2%
L2M (No)
55.8%
Over 2.5
40.1%
Under 2.5
59.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
26.3%
DNB Extérieur
73.7%
Double Chance 1X
48.0%
Double Chance 12
70.6%
Double Chance X2
81.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.6%
0 - 1
13.6%
0 - 0
11.7%
0 - 2
11.3%
1 - 2
9.0%

Score réel 3-3 : 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 : 5.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (St Pauli)18.6%23.4%-4.8 pt
Match nul29.4%25.9%+3.6 pt
Extérieur (Dortmund)52.0%50.8%+1.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.1%53.2%-13.1 pt
Under 2.559.9%46.8%+13.1 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
29.4% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8031 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2235 (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)
0.002500
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle