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2024-09-28 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Arsenal)
78.0%
Match nul
14.0%
Extérieur (Leicester)
7.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.9%
L2M (No)
51.1%
Over 2.5
66.2%
Under 2.5
33.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
90.8%
DNB Extérieur
9.2%
Double Chance 1X
92.1%
Double Chance 12
86.0%
Double Chance X2
22.0%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.8%
3 - 0
10.4%
1 - 0
8.8%
2 - 1
8.7%
3 - 1
7.8%

Score réel 4-2 : 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 : 3.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Arsenal)78.0%80.3%-2.3 pt
Match nul14.0%13.5%+0.5 pt
Extérieur (Leicester)7.9%6.2%+1.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.566.2%60.2%+6.0 pt
Under 2.533.8%39.8%-6.0 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
78.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0742 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2479 (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