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2025-11-02 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
26.4%
Match nul
26.8%
Extérieur (Bologna)
46.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.5%
L2M (No)
45.5%
Over 2.5
50.7%
Under 2.5
49.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.0%
DNB Extérieur
64.0%
Double Chance 1X
53.2%
Double Chance 12
73.2%
Double Chance X2
73.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
0 - 1
9.7%
1 - 2
9.4%
0 - 2
8.3%
0 - 0
7.6%

Score réel 1-3 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)26.4%20.3%+6.0 pt
Match nul26.8%31.1%-4.3 pt
Extérieur (Bologna)46.8%48.6%-1.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.7%37.0%+13.7 pt
Under 2.549.3%63.0%-13.7 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
46.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4241 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7586 (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
Parma 1-3 Bologna · Serie A · FootValue