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2026-01-14 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolfsburg)
43.7%
Match nul
33.9%
Extérieur (St Pauli)
22.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
38.5%
L2M (No)
61.5%
Over 2.5
30.5%
Under 2.5
69.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.1%
DNB Extérieur
33.9%
Double Chance 1X
77.6%
Double Chance 12
66.1%
Double Chance X2
56.3%

Top 5 scores prédits

0 - 0
16.1%
1 - 0
15.3%
1 - 1
14.6%
2 - 0
9.9%
0 - 1
9.4%

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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolfsburg)43.7%51.3%-7.6 pt
Match nul33.9%27.0%+6.9 pt
Extérieur (St Pauli)22.4%21.7%+0.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.530.5%44.7%-14.2 pt
Under 2.569.5%55.3%+14.2 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
43.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4821 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8278 (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 2-1 St Pauli · Bundesliga · FootValue