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2025-11-08 · 20:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Chelsea)
59.2%
Match nul
21.5%
Extérieur (Wolves)
19.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.6%
L2M (No)
44.4%
Over 2.5
57.9%
Under 2.5
42.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
75.4%
DNB Extérieur
24.6%
Double Chance 1X
80.7%
Double Chance 12
78.5%
Double Chance X2
40.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.1%
2 - 1
10.0%
1 - 0
9.7%
2 - 0
9.6%
3 - 1
6.6%

Score réel 3-0 : 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 : 5.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Chelsea)59.2%69.7%-10.6 pt
Match nul21.5%18.6%+2.9 pt
Extérieur (Wolves)19.3%11.7%+7.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.557.9%60.3%-2.4 pt
Under 2.542.1%39.7%+2.4 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
59.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2503 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5248 (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
Chelsea 3-0 Wolves · Premier League · FootValue