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2025-02-01 · 17:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolves)
28.6%
Match nul
24.5%
Extérieur (Aston Villa)
46.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.1%
L2M (No)
42.9%
Over 2.5
54.6%
Under 2.5
45.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
37.9%
DNB Extérieur
62.1%
Double Chance 1X
53.1%
Double Chance 12
75.5%
Double Chance X2
71.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.5%
1 - 2
9.4%
0 - 1
9.2%
0 - 2
7.6%
2 - 1
7.0%

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 : 4.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolves)28.6%30.3%-1.7 pt
Match nul24.5%28.0%-3.4 pt
Extérieur (Aston Villa)46.9%41.7%+5.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.6%52.7%+1.9 pt
Under 2.545.4%47.3%-1.9 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
28.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7897 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2518 (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
Wolves 2-0 Aston Villa · Premier League · FootValue