GS @ MIN
Golden State Valkyries · Minnesota Lynx · mardi 25 août 2026 à 02:00
Ce que Forecast attend · Favori
- MIN part avec 69,5 % de chances de gagner ; GS, avec 30,5 %.
- En matchs : sur 10 comme celui-ci, MIN en gagnerait 7 et GS 3.
Confiance
- Modèle en phase de recherche : on montre ce qu'il disait avant l'entre-deux, pas un avantage.
- Le modèle ne connaît ni les absents ni le cinq de départ de ce match.
Pourquoi
- Le modèle ne regarde que deux choses : la force accumulée de chaque équipe cette saison et le terrain.
- Jouer à domicile vaut 4,6 points de probabilité pour MIN.
- MIN arrive avec le meilleur bilan de force accumulé cette saison : cela déplace 14,8 points vers MIN.
Ce qui pèse le plus
points de probabilité
Ce qui peut le faire basculer
- Le modèle ne lit pas le rapport de blessures et n'a pas de joueuses en lui : une absence changerait le match sans changer ce nombre. Aucun calcul ne dit de combien.
- Ce que le modèle ne regarde pas et que ce nombre ne reflète pas : le repos et les voyages, le rapport de blessures du jour, le cinq de départ et la forme récente.
Incertitude
- Le modèle donne un nombre, pas une fourchette : sa fiabilité se mesure en comparant pronostics et résultats.
- Il ne connaît ni les absents, ni le repos, ni les voyages, ni le cinq de départ : chacun peut faire bouger ce match sans que le nombre change.
- Pour référence, le consensus du marché avant l'entre-deux donnait 65,8 % à MIN.
Ce qui a changé depuis le dernier instantané
Chargement…
Après le match
- Attendu : MIN à 69,5 %.
- Réel : MIN 66 – GS 80. GS a gagné.
- Le modèle s'est trompé de côté.
- Erreur sur ce match : 0,48 (0 = parfait, 1 = le pire possible ; un 50 % donnerait 0,25).
- Le consensus du marché (34,2 % au vainqueur) s'est aussi trompé de côté.
- Ce que nous apprenons : le consensus du marché a été plus proche du résultat que le modèle. Noté pour vérifier s'il y avait une information avant l'entre-deux (absents, repos) que le modèle n'a pas.
Est-il calibré ?
- Sur 49 matchs réglés avec ce modèle : il a eu le bon côté dans 76 % des cas et son erreur moyenne (Brier) a été de 0,172. Quand il disait X %, la réalité s'est écartée en moyenne de 12 points de ce X %.
- Sur ces mêmes matchs, le consensus du marché a eu moins d'erreur (0,169 contre 0,172) : le modèle ne le bat pas, et on le dit.
- 49 matchs, c'est peu : ces chiffres bougent encore beaucoup.
Comment on le mesure et limites
Modèle
Le modèle de match WNBA de SportiveWorld, en phase de recherche : il lit la force accumulée de la saison de chaque équipe et l'avantage du terrain. Montré comme ce qu'il disait avant l'entre-deux, pas comme un avantage.
C'est la prévision enregistrée avant le match, pas une donnée actuelle.
Échantillon · Mesuré sur 49 matchs réglés.
Absences · Disponibilité connue avant l'entre-deux : un rapport de blessures existait et a été lu (il n'entre pas dans le nombre).
- · Ce que tu vois est la prévision scellée avant le match, pas un recalcul postérieur.
- · 49 matchs, c'est peu : ces chiffres bougent encore beaucoup.
Données au 24 août · modèle SportiveWorld
Vérifié contre la source · 13/13
- ✓ compétition et match attendus
- ✓ domicile et extérieur
- ✓ probabilité intègre
- ✓ favori = probabilité la plus haute
- ✓ instantané scellé et signé
- ✓ modèle enregistré
- ✓ scellé avant l'entre-deux
- ✓ résultat officiel cohérent
- ✓ noyau accrédité par le serveur
- ✓ composants accrédités
- ✓ chiffres qui s'additionnent
- ✓ fraîcheur sans contradiction
- ✓ bilan cohérent
C'est de la lecture de données, pas un pari : nous ne travaillons avec aucun bookmaker et n'affichons aucune cote. Et un match bascule sur une blessure, une soirée inspirée ou un mauvais arbitrage.