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2024-10-19 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (M'gladbach)
43.2%
Match nul
26.1%
Extérieur (Heidenheim)
30.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.8%
L2M (No)
34.2%
Over 2.5
63.2%
Under 2.5
36.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.5%
DNB Extérieur
41.5%
Double Chance 1X
69.4%
Double Chance 12
73.9%
Double Chance X2
56.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.7%
2 - 1
9.0%
1 - 2
7.5%
2 - 2
6.7%
2 - 0
6.1%

Score réel 3-2 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (M'gladbach)43.2%49.9%-6.7 pt
Match nul26.1%25.6%+0.5 pt
Extérieur (Heidenheim)30.6%24.5%+6.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.563.2%59.3%+3.8 pt
Under 2.536.8%40.7%-3.8 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
43.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4845 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8386 (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
M'gladbach 3-2 Heidenheim · Bundesliga · FootValue