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2026-01-19 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Elche)
31.8%
Match nul
27.0%
Extérieur (Sevilla)
41.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.0%
L2M (No)
54.0%
Over 2.5
40.6%
Under 2.5
59.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
43.5%
DNB Extérieur
56.5%
Double Chance 1X
58.8%
Double Chance 12
73.0%
Double Chance X2
68.2%

Top 5 scores prédits

0 - 1
13.0%
1 - 1
12.6%
1 - 0
11.1%
0 - 0
9.4%
1 - 2
8.2%

Score réel 2-2 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Elche)31.8%39.4%-7.7 pt
Match nul27.0%31.0%-4.0 pt
Extérieur (Sevilla)41.2%29.6%+11.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.6%39.3%+1.3 pt
Under 2.559.4%60.7%-1.3 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
27.0% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8041 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3097 (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