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2025-08-30 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
10.2%
Match nul
18.1%
Extérieur (Bayern Munich)
71.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.9%
L2M (No)
45.1%
Over 2.5
65.9%
Under 2.5
34.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
12.5%
DNB Extérieur
87.5%
Double Chance 1X
28.3%
Double Chance 12
81.9%
Double Chance X2
89.8%
Top 5 scores prédits
0 - 2
10.6%
1 - 2
9.4%
0 - 3
8.8%
1 - 1
8.4%
1 - 3
7.8%
Score réel 2-3 : 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 : 5.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 10.2% | 10.1% | +0.1 pt |
| Match nul | 18.1% | 16.0% | +2.1 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 71.7% | 73.9% | -2.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 65.9% | 67.1% | -1.3 pt |
| Under 2.5 | 34.1% | 32.9% | +1.3 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
- 71.7% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.1230 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3324 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011