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2026-03-03 · 20:15:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolves)
16.5%
Match nul
18.6%
Extérieur (Liverpool)
64.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.4%
L2M (No)
39.6%
Over 2.5
66.8%
Under 2.5
33.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
20.3%
DNB Extérieur
79.7%
Double Chance 1X
35.2%
Double Chance 12
81.4%
Double Chance X2
83.5%

Top 5 scores prédits

1 - 2
9.7%
0 - 2
8.8%
1 - 1
8.3%
1 - 3
7.5%
0 - 1
7.5%

Score réel 2-1 : 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 : 5.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolves)16.5%13.8%+2.7 pt
Match nul18.6%20.1%-1.4 pt
Extérieur (Liverpool)64.8%66.1%-1.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.566.8%59.6%+7.2 pt
Under 2.533.2%40.4%-7.2 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
16.5% (FTR = H)
Brier 1X2
1.1524 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.8012 (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