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2025-12-08 · 20:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolves)
36.4%
Match nul
25.8%
Extérieur (Man United)
37.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.1%
L2M (No)
44.9%
Over 2.5
50.8%
Under 2.5
49.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
49.1%
DNB Extérieur
50.9%
Double Chance 1X
62.3%
Double Chance 12
74.2%
Double Chance X2
63.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.3%
0 - 1
9.1%
1 - 0
8.9%
1 - 2
8.4%
2 - 1
8.2%

Score réel 1-4 : 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 : 5.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolves)36.4%18.8%+17.6 pt
Match nul25.8%23.2%+2.6 pt
Extérieur (Man United)37.8%57.9%-20.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.8%56.1%-5.3 pt
Under 2.549.2%43.9%+5.3 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
37.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5868 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9742 (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