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2026-03-15 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Freiburg)
46.0%
Match nul
29.5%
Extérieur (Union Berlin)
24.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.7%
L2M (No)
49.3%
Over 2.5
45.2%
Under 2.5
54.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.2%
DNB Extérieur
34.8%
Double Chance 1X
75.4%
Double Chance 12
70.5%
Double Chance X2
54.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.0%
1 - 0
10.7%
0 - 0
10.0%
2 - 1
9.1%
2 - 0
9.0%

Score réel 0-1 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Freiburg)46.0%49.7%-3.7 pt
Match nul29.5%26.5%+3.0 pt
Extérieur (Union Berlin)24.6%23.8%+0.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.2%51.9%-6.7 pt
Under 2.554.8%48.1%+6.7 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
24.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8670 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4036 (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
Freiburg 0-1 Union Berlin · Bundesliga · FootValue