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2026-01-11 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (M'gladbach)
48.2%
Match nul
26.8%
Extérieur (Augsburg)
25.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.1%
L2M (No)
41.9%
Over 2.5
55.0%
Under 2.5
45.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.8%
DNB Extérieur
34.2%
Double Chance 1X
75.0%
Double Chance 12
73.2%
Double Chance X2
51.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.7%
2 - 1
9.6%
2 - 0
8.1%
1 - 0
8.1%
0 - 0
7.0%

Score réel 4-0 : 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 (M'gladbach)48.2%49.3%-1.1 pt
Match nul26.8%26.1%+0.8 pt
Extérieur (Augsburg)25.0%24.7%+0.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.0%53.2%+1.8 pt
Under 2.545.0%46.8%-1.8 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
48.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4028 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7300 (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
M'gladbach 4-0 Augsburg · Bundesliga · FootValue