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2025-01-15 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Werder Bremen)
41.6%
Match nul
28.3%
Extérieur (Heidenheim)
30.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.5%
L2M (No)
40.5%
Over 2.5
54.7%
Under 2.5
45.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.1%
DNB Extérieur
41.9%
Double Chance 1X
70.0%
Double Chance 12
71.7%
Double Chance X2
58.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.4%
2 - 1
9.1%
1 - 2
7.6%
0 - 0
7.5%
1 - 0
7.0%

Score réel 3-3 : 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 : 5.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Werder Bremen)41.6%54.7%-13.1 pt
Match nul28.3%23.9%+4.5 pt
Extérieur (Heidenheim)30.0%21.4%+8.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.7%58.8%-4.1 pt
Under 2.545.3%41.2%+4.1 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
28.3% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7768 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2605 (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