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2025-04-03 · 20:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Chelsea)
48.4%
Match nul
21.1%
Extérieur (Tottenham)
30.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
70.8%
L2M (No)
29.2%
Over 2.5
72.1%
Under 2.5
27.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.4%
DNB Extérieur
38.6%
Double Chance 1X
69.5%
Double Chance 12
78.9%
Double Chance X2
51.6%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.6%
1 - 1
8.3%
2 - 2
7.0%
1 - 2
6.7%
3 - 1
6.0%

Score réel 1-0 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Chelsea)48.4%57.1%-8.7 pt
Match nul21.1%22.0%-0.9 pt
Extérieur (Tottenham)30.5%20.9%+9.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.1%65.6%+6.5 pt
Under 2.527.9%34.4%-6.5 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
48.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4035 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7253 (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