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2026-01-31 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolves)
32.0%
Match nul
25.1%
Extérieur (Bournemouth)
42.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.6%
L2M (No)
43.4%
Over 2.5
53.2%
Under 2.5
46.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
42.8%
DNB Extérieur
57.2%
Double Chance 1X
57.1%
Double Chance 12
74.9%
Double Chance X2
68.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.8%
0 - 1
9.2%
1 - 2
9.0%
1 - 0
7.7%
2 - 1
7.6%

Score réel 0-2 : 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 : 5.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolves)32.0%32.2%-0.2 pt
Match nul25.1%27.8%-2.7 pt
Extérieur (Bournemouth)42.9%40.0%+2.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.2%52.5%+0.7 pt
Under 2.546.8%47.5%-0.7 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
42.9% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4918 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8468 (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
Wolves 0-2 Bournemouth · Premier League · FootValue