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2026-03-08 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Union Berlin)
32.1%
Match nul
29.7%
Extérieur (Werder Bremen)
38.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.0%
L2M (No)
46.0%
Over 2.5
47.6%
Under 2.5
52.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
45.7%
DNB Extérieur
54.3%
Double Chance 1X
61.8%
Double Chance 12
70.3%
Double Chance X2
67.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.2%
0 - 0
9.2%
0 - 1
8.7%
1 - 2
8.5%
2 - 1
7.7%

Score réel 1-4 : 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 (Union Berlin)32.1%39.6%-7.5 pt
Match nul29.7%29.5%+0.2 pt
Extérieur (Werder Bremen)38.2%30.9%+7.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.547.6%44.2%+3.4 pt
Under 2.552.4%55.8%-3.4 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
38.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5728 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9618 (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