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2024-09-21 · 12:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (West Ham)
32.3%
Match nul
22.1%
Extérieur (Chelsea)
45.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.2%
L2M (No)
31.8%
Over 2.5
68.4%
Under 2.5
31.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
41.4%
DNB Extérieur
58.6%
Double Chance 1X
54.3%
Double Chance 12
78.0%
Double Chance X2
67.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.1%
1 - 2
8.7%
2 - 1
7.2%
2 - 2
7.0%
1 - 3
5.6%

Score réel 0-3 : 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 : 3.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (West Ham)32.3%27.3%+5.0 pt
Match nul22.1%24.6%-2.6 pt
Extérieur (Chelsea)45.7%48.1%-2.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.4%63.3%+5.1 pt
Under 2.531.6%36.7%-5.1 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
45.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4478 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7835 (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
West Ham 0-3 Chelsea · Premier League · FootValue