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2026-01-07 · 20:15:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Newcastle)
73.7%
Match nul
14.9%
Extérieur (Leeds)
11.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.0%
L2M (No)
39.0%
Over 2.5
73.8%
Under 2.5
26.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.5%
DNB Extérieur
13.5%
Double Chance 1X
88.5%
Double Chance 12
85.1%
Double Chance X2
26.3%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.8%
2 - 0
8.4%
3 - 1
8.2%
3 - 0
7.8%
1 - 1
6.3%

Score réel 4-3 : 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 : 5.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Newcastle)73.7%58.9%+14.8 pt
Match nul14.9%24.1%-9.2 pt
Extérieur (Leeds)11.5%17.1%-5.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.573.8%52.8%+21.0 pt
Under 2.526.2%47.2%-21.0 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
73.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1046 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3056 (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