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2026-01-18 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Augsburg)
32.6%
Match nul
30.2%
Extérieur (Freiburg)
37.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.5%
L2M (No)
47.5%
Over 2.5
45.7%
Under 2.5
54.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.7%
DNB Extérieur
53.3%
Double Chance 1X
62.8%
Double Chance 12
69.8%
Double Chance X2
67.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.4%
0 - 0
9.8%
0 - 1
9.0%
1 - 2
8.3%
1 - 0
8.2%

Score réel 2-2 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Augsburg)32.6%36.3%-3.7 pt
Match nul30.2%29.4%+0.8 pt
Extérieur (Freiburg)37.2%34.2%+2.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.7%47.9%-2.2 pt
Under 2.554.3%52.1%+2.2 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
30.2% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7312 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1963 (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