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Réponse courte : pour le score exact, la probabilité se répartit sur des dizaines de scores possibles : même le plus probable ne pèse en général que 10 à 13 %. La méthode classique : convertir les buts attendus de chaque équipe en probabilités de 0, 1, 2 ou 3 buts avec la loi de Poisson, puis multiplier les deux séries.
Le résultat d'un match n'a que trois issues : victoire à domicile, nul, victoire à l'extérieur. Le score, lui, en a bien davantage : en s'arrêtant à quatre buts par équipe, on obtient déjà 25 combinaisons. Les 100 % doivent être partagés entre toutes, donc aucun score ne peut en capter une grosse part.
Dans un match de championnat ordinaire, où chaque équipe est attendue entre un et deux buts, le score en tête de liste – presque toujours 1-0 ou 1-1 – se situe vers 10 à 13 %. Seules des rencontres inhabituelles le font monter : si les deux équipes sont attendues à 0,8 but, le 0-0 grimpe à environ 20 %. Autrement dit, le score le plus probable se produit à peu près une fois sur huit.
Le point de départ est un chiffre par équipe : combien de buts elle devrait marquer dans ce match précis. On le tire en général de la qualité des occasions – les buts attendus (xG) présentés dans notre guide sur les xG – ajustée selon le lieu et la défense adverse. Dans l'exemple hypothétique ci-dessous, l'équipe à domicile est attendue à 1,5 but et l'équipe visiteuse à 1,0.
Les buts sont des événements rares, dispersés sur 90 minutes. La loi de Poisson est l'outil statistique standard pour compter ce genre d'événements : on lui donne une moyenne, elle indique à quelle fréquence attendre 0, 1, 2 ou 3 occurrences. La formule s'écrit P(k) = e^(−λ) × λ^k ÷ k!, où λ est le nombre de buts attendus et k le nombre de buts. L'essentiel est la forme : la probabilité se concentre près de la moyenne et s'amenuise vite de part et d'autre.
| Buts | Domicile (attendu 1,5) | Extérieur (attendu 1,0) |
|---|---|---|
| 0 | 22,3 % | 36,8 % |
| 1 | 33,5 % | 36,8 % |
| 2 | 25,1 % | 18,4 % |
| 3 | 12,6 % | 6,1 % |
La version de base suppose que les buts des deux équipes sont indépendants. Dans ce cas, la probabilité d'un score est simplement le chiffre de l'équipe à domicile multiplié par celui de l'équipe visiteuse : le 1-0 vaut 33,5 % × 36,8 % ≈ 12,3 %.
| Score | Calcul | Probabilité |
|---|---|---|
| 1-0 | 33,5 % × 36,8 % | 12,3 % |
| 1-1 | 33,5 % × 36,8 % | 12,3 % |
| 2-0 | 25,1 % × 36,8 % | 9,2 % |
| 2-1 | 25,1 % × 36,8 % | 9,2 % |
| 0-0 | 22,3 % × 36,8 % | 8,2 % |
| 0-1 | 22,3 % × 36,8 % | 8,2 % |
| 1-2 | 33,5 % × 18,4 % | 6,2 % |
| 2-2 | 25,1 % × 18,4 % | 4,6 % |
| 3-0 | 12,6 % × 36,8 % | 4,6 % |
| 3-1 | 12,6 % × 36,8 % | 4,6 % |
Les deux scores les plus probables sont à égalité, à 12,3 % chacun : même avec un net favori à domicile, le 1-1 est exactement aussi probable que le 1-0. Les dix lignes couvrent ensemble environ 79,5 % ; près d'un cinquième de la probabilité porte sur des scores absents du tableau.
Toute autre question sur les buts n'est qu'une somme de cases de la même distribution. Avec les mêmes 1,5 contre 1,0 :
Lire les marchés ainsi préserve leur cohérence : attendre très fortement que les deux équipes marquent tout en désignant le 1-0 comme score favori ne tient pas.
Une estimation de score exact est une distribution, pas une réponse unique. Les buts attendus entrent, la loi de Poisson les transforme en nombres de buts, et le produit des deux équipes donne à chaque score sa probabilité – rarement plus d'environ une chance sur huit pour le premier. Lisez le tableau en entier, gardez ses angles morts en tête et servez-vous-en pour vérifier que vos lectures du résultat, du total de buts et des deux équipes qui marquent se tiennent.
Cette lecture de la distribution des scores est appliquée chaque jour dans l'application WinBall, dont les analyses indiquent les scores les plus probables de chaque match.
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