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2025-08-23 · 18:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Ath Madrid)
78.9%
Match nul
14.1%
Extérieur (Elche)
7.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
38.4%
L2M (No)
61.6%
Over 2.5
56.8%
Under 2.5
43.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
91.9%
DNB Extérieur
8.1%
Double Chance 1X
93.0%
Double Chance 12
85.9%
Double Chance X2
21.1%

Top 5 scores prédits

2 - 0
15.0%
1 - 0
12.8%
3 - 0
12.0%
2 - 1
8.3%
4 - 0
7.2%

Score réel 1-1 : 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 : 5.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Ath Madrid)78.9%75.1%+3.8 pt
Match nul14.1%16.7%-2.6 pt
Extérieur (Elche)7.0%8.2%-1.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.8%55.0%+1.8 pt
Under 2.543.2%45.0%-1.8 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
14.1% (FTR = D)
Brier 1X2
1.3645 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.9569 (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)
0.003000
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle