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2025-12-20 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolfsburg)
41.7%
Match nul
27.6%
Extérieur (Freiburg)
30.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.6%
L2M (No)
40.4%
Over 2.5
55.2%
Under 2.5
44.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.5%
DNB Extérieur
42.5%
Double Chance 1X
69.2%
Double Chance 12
72.4%
Double Chance X2
58.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.0%
2 - 1
9.0%
1 - 2
7.6%
1 - 0
7.2%
0 - 0
7.0%

Score réel 3-4 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolfsburg)41.7%39.0%+2.7 pt
Match nul27.6%27.7%-0.2 pt
Extérieur (Freiburg)30.8%33.2%-2.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.2%51.2%+4.0 pt
Under 2.544.8%48.8%-4.0 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
30.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7290 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1786 (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
Wolfsburg 3-4 Freiburg · Bundesliga · FootValue