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2025-09-14 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (M'gladbach)
41.8%
Match nul
25.0%
Extérieur (Werder Bremen)
33.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
67.7%
L2M (No)
32.3%
Over 2.5
65.9%
Under 2.5
34.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.8%
DNB Extérieur
44.2%
Double Chance 1X
66.8%
Double Chance 12
75.0%
Double Chance X2
58.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.9%
2 - 1
8.7%
1 - 2
7.7%
2 - 2
6.9%
2 - 0
5.5%

Score réel 0-4 : 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 (M'gladbach)41.8%45.2%-3.4 pt
Match nul25.0%24.3%+0.7 pt
Extérieur (Werder Bremen)33.2%30.6%+2.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.565.9%66.3%-0.4 pt
Under 2.534.1%33.7%+0.4 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
33.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6842 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1038 (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