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2025-10-19 · 16:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Liverpool)
66.1%
Match nul
19.0%
Extérieur (Man United)
14.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.9%
L2M (No)
45.1%
Over 2.5
61.6%
Under 2.5
38.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.6%
DNB Extérieur
18.4%
Double Chance 1X
85.1%
Double Chance 12
81.0%
Double Chance X2
33.9%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.3%
2 - 1
9.8%
1 - 0
9.2%
1 - 1
8.9%
3 - 0
7.6%

Score réel 1-2 : 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 : 5.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Liverpool)66.1%57.0%+9.1 pt
Match nul19.0%22.1%-3.1 pt
Extérieur (Man United)14.9%20.9%-6.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.6%65.1%-3.6 pt
Under 2.538.4%34.9%+3.6 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
14.9% (FTR = A)
Brier 1X2
1.1969 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.9038 (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
Liverpool 1-2 Man United · Premier League · FootValue