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2026-02-08 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Bologna)
54.6%
Match nul
25.0%
Extérieur (Parma)
20.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.4%
L2M (No)
46.6%
Over 2.5
52.4%
Under 2.5
47.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
72.7%
DNB Extérieur
27.3%
Double Chance 1X
79.5%
Double Chance 12
75.0%
Double Chance X2
45.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.9%
1 - 0
10.2%
2 - 1
9.8%
2 - 0
9.8%
0 - 0
7.1%

Score réel 0-1 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Bologna)54.6%58.2%-3.6 pt
Match nul25.0%24.5%+0.4 pt
Extérieur (Parma)20.4%17.3%+3.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.4%48.5%+3.9 pt
Under 2.547.6%51.5%-3.9 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
20.4% (FTR = A)
Brier 1X2
0.9930 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5872 (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
Bologna 0-1 Parma · Serie A · FootValue