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Tutoriel Over / Under
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Over / Under Buts Football : Statistiques de 0.5 à 4.5 & Variantes
🤖 TL;DR IA ⚡ Lecture rapide
Les statistiques Over/Under mesurent la fréquence à laquelle un nombre total de buts dépasse un seuil donné (0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5). DoctoBET les calcule par loi de Poisson et les décline par mi-temps (FT, P1, P2), par lieu (domicile/extérieur) et par période récente pour une modélisation mathématique précise de l'espérance mathématique (EV+).
Le marché Over/Under buts (Total Buts) est le deuxième marché le plus liquide du football après le 1X2. Il porte sur le nombre total de buts dans un match, en relation à un seuil prédéfini. La modélisation mathématique par loi de Poisson sur les lambda (λ) de chaque équipe permet de calculer les probabilités précises pour chaque seuil.
DoctoBET collecte les taux historiques Over et Under pour chaque seuil (0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5) et les compare aux probabilités théoriques calculées par la loi de Poisson pour identifier les divergences constituant des opportunités d'espérance mathématique (EV+) positive.
Statistiques Over/Under disponibles sur DoctoBET
📈 Over (Plus de X buts) — FT
- Over 0.5 — au moins 1 but dans le match (~95% des matchs)
- Over 1.5 — au moins 2 buts dans le match (~78% en Ligue 1)
- Over 2.5 — au moins 3 buts dans le match (~53% en Ligue 1)
- Over 3.5 — au moins 4 buts dans le match (~28%)
- Over 4.5 — au moins 5 buts dans le match (~12%)
📉 Over — P1 (1ère mi-temps)
- Over 0.5 P1 — au moins 1 but en 1ère MT (~72%)
- Over 1.5 P1 — au moins 2 buts en 1ère MT (~36%)
- Over 2.5 P1 — au moins 3 buts en 1ère MT (~12%)
- Over 3.5 P1 — au moins 4 buts en 1ère MT (~4%)
📉 Over — P2 (2ème mi-temps)
- Over 0.5 P2 — au moins 1 but en 2ème MT (~78%)
- Over 1.5 P2 — au moins 2 buts en 2ème MT (~42%)
- Over 2.5 P2 — au moins 3 buts en 2ème MT (~16%)
La 2ème MT produit statistiquement plus de buts que la 1ère — les équipes ouvrent le jeu en fin de match.
⚡ Over par équipe
- Total buts domicile Over/Under — marchés spécifiques à l'équipe locale
- Total buts extérieur Over/Under — marchés spécifiques à l'équipe visiteuse
Marchés moins communs mais très utiles pour le handicap asiatique et les combinaisons avec le résultat.
Variantes disponibles pour chaque statistique Over/Under
| Dimension | Valeurs | Insight Over/Under |
|---|---|---|
| Lieu | Domicile · Extérieur · Toutes | Les équipes marquent en moyenne 12% plus à domicile → Over FT domicile > extérieur |
| Période récente | 5dm · 10dm · Saison · All time | Un Over 2.5 à 75%+ sur les 5dm signale un match actuellement très ouvert |
| Compétition | Compétition en cours · Toutes | Les équipes défensives en championnat peuvent être plus ouvertes en coupe |
| Mi-temps | FT · P1 · P2 | Découpage mi-temps : accès aux marchés Total Buts P1 et P2 |
Comparaison des seuils Over/Under — Taux moyens
* Valeurs indicatives — varient selon le championnat et les équipes impliquées
Modélisation mathématique Over/Under par loi de Poisson
Matrice de scores et probabilité Over 2.5
λ_A (buts attendus équipe A) = 1.4 · λ_B (buts attendus équipe B) = 1.1
λ_total = 2.5 buts attendus
P(0 but) = e^(-2.5) = 8.2%
P(1 but) = 2.5 × e^(-2.5) = 20.5%
P(2 buts) = (2.5²/2) × e^(-2.5) = 25.6%
P(Over 2.5) = 1 - 8.2% - 20.5% - 25.6% = 45.7%
→ Cote implicite : 2.19. Si bookmaker offre 2.05, EV+ = (0.457 × 2.05) − 1 = −6.3% → Under 2.5 potentiellement plus intéressant ici.
Cas d'utilisation des statistiques Over/Under
🎯 Pari Over 2.5 classique
Si les deux équipes ont un Over 2.5 FT à 65%+ sur leur saison respective, et que ce taux monte à 75%+ sur les 5 derniers matchs, la convergence confirme un profil offensif actuellement en forme. La loi de Poisson affine la probabilité pour identifier si la cote 1.85 offre une espérance mathématique (EV+) positive.
🏟️ Marché Total Buts P1
Le marché Over 1.5 P1 (au moins 2 buts en 1ère mi-temps) a souvent moins de marge bookmaker car il est moins suivi. L'échantillon de données DoctoBET sur les tendances statistiques P1 permet d'identifier les matchs où ce marché offre de la value.
📊 Under pour les matchs fermés
Un Under 2.5 à 65%+ sur les 10 derniers matchs des deux équipes + défense solide (xG concédé faible) = profil Under confirmé. La modélisation mathématique DoctoBET génère une sélection Under quand la cote bookmaker sous-estime la probabilité réelle.
Marchés de paris associés
Total Buts (Marché 300)
Over/Under 0.5 à 4.5 sur le match complet
Total Buts P1 (Marché 1100)
Over/Under sur la 1ère mi-temps uniquement
Total Buts P2 (Marché 1300)
Over/Under sur la 2ème mi-temps uniquement
Buts Domicile (Marché 900)
Total de buts marqués par l'équipe locale
Buts Extérieur (Marché 1000)
Total de buts marqués par l'équipe visiteuse
BTTS & Total Buts (Marché 2100)
Combinaison BTTS + Over/Under — cotes plus élevées
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