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2026-02-14 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Stuttgart)
65.0%
Match nul
21.5%
Extérieur (FC Koln)
13.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.8%
L2M (No)
45.3%
Over 2.5
60.2%
Under 2.5
39.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.7%
DNB Extérieur
17.3%
Double Chance 1X
86.5%
Double Chance 12
78.5%
Double Chance X2
35.0%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.6%
1 - 1
10.2%
2 - 1
9.8%
1 - 0
8.6%
3 - 0
7.8%

Score réel 3-1 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Stuttgart)65.0%63.3%+1.7 pt
Match nul21.5%20.0%+1.5 pt
Extérieur (FC Koln)13.6%16.7%-3.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.560.2%65.2%-5.1 pt
Under 2.539.8%34.8%+5.1 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
65.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1872 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4312 (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