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2025-02-09 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Strasbourg)
39.3%
Match nul
26.6%
Extérieur (Montpellier)
34.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.4%
L2M (No)
40.6%
Over 2.5
55.3%
Under 2.5
44.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
53.5%
DNB Extérieur
46.5%
Double Chance 1X
65.9%
Double Chance 12
73.4%
Double Chance X2
60.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.5%
2 - 1
8.7%
1 - 2
8.0%
1 - 0
7.4%
0 - 1
6.7%

Score réel 2-0 : 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 : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Strasbourg)39.3%57.0%-17.8 pt
Match nul26.6%23.4%+3.2 pt
Extérieur (Montpellier)34.1%19.6%+14.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.3%56.8%-1.5 pt
Under 2.544.7%43.2%+1.5 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
39.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5563 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9350 (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)
0.001900
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle
Strasbourg 2-0 Montpellier · Ligue 1 · FootValue