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2025-12-13 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (St Pauli)
36.5%
Match nul
36.2%
Extérieur (Heidenheim)
27.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
36.4%
L2M (No)
63.5%
Over 2.5
26.7%
Under 2.5
73.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.2%
DNB Extérieur
42.8%
Double Chance 1X
72.7%
Double Chance 12
63.8%
Double Chance X2
63.5%

Top 5 scores prédits

0 - 0
18.4%
1 - 1
15.0%
1 - 0
14.6%
0 - 1
11.8%
2 - 0
8.0%

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 : 6.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (St Pauli)36.5%50.8%-14.3 pt
Match nul36.2%27.7%+8.5 pt
Extérieur (Heidenheim)27.3%21.5%+5.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.526.7%43.5%-16.7 pt
Under 2.573.3%56.5%+16.7 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
36.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6093 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0087 (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