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2026-01-31 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Augsburg)
35.2%
Match nul
37.9%
Extérieur (St Pauli)
26.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
32.9%
L2M (No)
67.1%
Over 2.5
22.9%
Under 2.5
77.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
56.7%
DNB Extérieur
43.3%
Double Chance 1X
73.1%
Double Chance 12
62.1%
Double Chance X2
64.8%

Top 5 scores prédits

0 - 0
20.9%
1 - 0
15.6%
1 - 1
14.6%
0 - 1
12.8%
2 - 0
7.7%

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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Augsburg)35.2%44.6%-9.4 pt
Match nul37.9%30.7%+7.2 pt
Extérieur (St Pauli)26.9%24.7%+2.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.522.9%40.1%-17.2 pt
Under 2.577.1%59.9%+17.2 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
35.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6361 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0444 (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