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2026-03-07 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Heidenheim)
36.2%
Match nul
26.3%
Extérieur (Hoffenheim)
37.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.6%
L2M (No)
35.4%
Over 2.5
61.4%
Under 2.5
38.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
49.1%
DNB Extérieur
50.9%
Double Chance 1X
62.5%
Double Chance 12
73.8%
Double Chance X2
63.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.9%
1 - 2
8.4%
2 - 1
8.3%
2 - 2
6.6%
0 - 0
5.5%

Score réel 2-4 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Heidenheim)36.2%17.3%+18.9 pt
Match nul26.3%20.5%+5.7 pt
Extérieur (Hoffenheim)37.5%62.2%-24.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.4%65.5%-4.1 pt
Under 2.538.6%34.5%+4.1 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
37.5% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5900 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9795 (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