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농구 농구토토 스페셜N 📊 역대 기록

회차
회차
2023년 41회 결과확정 발매 02/12(일) 08:00 ~ 마감 02/14(화) 09:20 총 발매금액 294,860,400원 총 투표수 2,948,604표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 마이히트 vs 덴버너게NBA
스페셜N
24% 접전30% 46%
-
2경기 뉴욕닉스 vs 브루네츠NBA
스페셜N
39% 접전31% 30%
-
3경기 시카불스 vs 올랜매직NBA
스페셜N
48% 접전29% 23%
-
스페셜N 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 2,948,604표)
경기 89↓90~99100~109110~119120~129130+
1경기 마이히트 0% 3% 15% 35% 35% 12%
덴버너게 원정 0% 2% 11% 26% 36% 24%
2경기 뉴욕닉스 0% 1% 9% 29% 40% 21%
브루네츠 원정 0% 2% 13% 30% 38% 17%
3경기 시카불스 0% 2% 9% 24% 37% 28%
올랜매직 원정 0% 2% 14% 35% 35% 14%

각 팀의 예상 득점 구간에 몰린 구매 비중(색이 진할수록 표가 몰림). 홈·원정 각 행 합계 100%.

득점구간 실측 (당시 기준) — 이 회차 경기일 이전 데이터로만 계산한 당시 시점 실측입니다. 각 행 = 그 조건에서 실제 득점이 구간에 떨어진 비율

경기기준 89↓90~99100~109110~119120~129130+표본
1경기 마이히트 최근 30경기 ? 3%10%30%50%7%0% 30
그 시즌 홈 ? 0%13%27%53%3%3% 30
덴버너게 원정 최근 30경기 ? 0%13%10%23%40%13% 30
그 시즌 원정 ? 0%17%17%41%24%0% 29
2경기 뉴욕닉스 최근 30경기 ? 0%3%40%43%10%3% 30
그 시즌 홈 ? 0%7%36%32%11%14% 28
브루네츠 원정 최근 30경기 ? 0%13%13%30%30%13% 30
그 시즌 원정 ? 0%17%23%30%23%7% 30
3경기 시카불스 최근 30경기 ? 7%13%13%30%27%10% 30
그 시즌 홈 ? 0%7%21%25%32%14% 28
올랜매직 원정 최근 30경기 ? 0%10%20%47%17%7% 30
그 시즌 원정 ? 0%19%42%32%6%0% 31
경기결과 마이히트 108:112 덴버너게 뉴욕닉스 124:106 브루네츠 시카불스 91:100 올랜매직 스페셜N 당첨배당 1,820.2배 · 적중 290매

스페셜N 계산기 — 경기별 예상 득점 구간을 골라 배당·예상 적중금 확인

예상 득점을 선택하세요 — 여러 개(복식) 고르면 조합별 배당이 배당률 순으로 나옵니다. 안 고른 경기는 전체.
경기 경기시간 구분 예상 득점 선택 (여러 개 = 복식) 조합수
1경기 02/14(화)
09:30
마이히트
원정 덴버너게
2경기 02/14(화)
09:30
뉴욕닉스
원정 브루네츠
3경기 02/14(화)
10:00
시카불스
원정 올랜매직
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기마이히트 vs 덴버너게 2경기뉴욕닉스 vs 브루네츠 3경기시카불스 vs 올랜매직
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜N 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 958회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 1,962.4배
25~75%: 737.3 ~ 6,368.3배
최저 78.6배 · 최고 2,187,721배
스페셜N 미성립(적특)
1.7%
16/958회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 34.1%
전 경기 동시 적중은 0/942회차 (0%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%40%+
실제로 그 구간이 나온 비율 3.2%
14,457칸
17.2%
5,750칸
26.6%
5,439칸
32.4%
7,132칸
38.6%
1,134칸

투표가 많이 몰린 구간일수록 실제로 잘 나오는지 — 여론의 정확도를 그대로 보여주는 표입니다.

리그 기준 분포
(2024~, 팀당 득점)
89↓90~99100~109110~119120~129130+표본(팀경기)
NBA 3%11%24%30%21%10% 6,936

아무 정보 없이 볼 때의 기본 확률 — 위 팀별 실측이 이 기준에서 얼마나 벗어나는지가 정보입니다.