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2025-03-29 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (M'gladbach)
22.5%
Match nul
23.8%
Extérieur (RB Leipzig)
53.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.8%
L2M (No)
34.2%
Over 2.5
66.4%
Under 2.5
33.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
29.5%
DNB Extérieur
70.5%
Double Chance 1X
46.3%
Double Chance 12
76.2%
Double Chance X2
77.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.5%
1 - 2
9.5%
0 - 2
7.2%
1 - 3
6.6%
2 - 2
6.3%

Score réel 1-0 : 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 : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (M'gladbach)22.5%33.1%-10.7 pt
Match nul23.8%26.4%-2.6 pt
Extérieur (RB Leipzig)53.7%40.4%+13.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.566.4%63.7%+2.6 pt
Under 2.533.6%36.3%-2.6 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
22.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.9464 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4934 (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 1-0 RB Leipzig · Bundesliga · FootValue