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2026-05-10 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
23
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
20.3%
Match nul
26.5%
Extérieur (Roma)
53.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.0%
L2M (No)
51.0%
Over 2.5
46.7%
Under 2.5
53.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
27.7%
DNB Extérieur
72.3%
Double Chance 1X
46.8%
Double Chance 12
73.5%
Double Chance X2
79.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.6%
0 - 1
11.9%
0 - 2
10.4%
1 - 2
9.5%
0 - 0
8.7%

Score réel 2-3 : 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 : 6.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)20.3%11.1%+9.3 pt
Match nul26.5%21.0%+5.5 pt
Extérieur (Roma)53.2%67.9%-14.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.546.7%48.4%-1.7 pt
Under 2.553.3%51.6%+1.7 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
53.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.3307 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6315 (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 2-3 Roma · Serie A · FootValue