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농구 농구토토 스페셜N 📊 역대 기록

회차
회차
2024년 108회 결과확정 발매 11/16(토) 08:00 ~ 마감 11/18(월) 09:00 총 발매금액 203,210,100원 총 투표수 2,032,101표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 뉴욕닉스 vs 브루네츠NBA
스페셜N
56% 접전29% 15%
-
2경기 시카불스 vs 휴스로케NBA
스페셜N
27% 접전37% 36%
-
3경기 오클썬더 vs 댈러매버NBA
스페셜N
55% 접전27% 18%
-
스페셜N 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 2,032,101표)
경기 89↓90~99100~109110~119120~129130+
1경기 뉴욕닉스 0% 1% 5% 20% 39% 35%
브루네츠 원정 0% 4% 17% 34% 30% 15%
2경기 시카불스 0% 1% 8% 20% 37% 34%
휴스로케 원정 0% 1% 4% 18% 38% 39%
3경기 오클썬더 0% 1% 8% 23% 36% 32%
댈러매버 원정 1% 6% 18% 32% 30% 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 뉴욕닉스 최근 30경기 ? 7%13%20%33%23%3% 30
그 시즌 홈 ? 0%0%13%50%38%0% 8
브루네츠 원정 최근 30경기 ? 10%20%30%27%10%3% 30
그 시즌 원정 ? 0%13%50%25%13%0% 8
2경기 시카불스 최근 30경기 ? 10%17%17%20%30%7% 30
그 시즌 홈 ? 0%14%14%29%43%0% 7
휴스로케 원정 최근 30경기 ? 7%7%43%27%17%0% 30
그 시즌 원정 ? 0%0%83%17%0%0% 6
3경기 오클썬더 최근 30경기 ? 17%17%27%20%13%7% 30
그 시즌 홈 ? 0%10%40%20%20%10% 10
댈러매버 원정 최근 30경기 ? 20%10%23%27%20%0% 30
그 시즌 원정 ? 0%17%17%33%33%0% 6
경기결과 뉴욕닉스 114:104 브루네츠 시카불스 107:143 휴스로케 오클썬더 119:121 댈러매버 스페셜N 당첨배당 2,048.5배 · 적중 293매

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 11/18(월)
09:00
뉴욕닉스
원정 브루네츠
2경기 11/18(월)
09:00
시카불스
원정 휴스로케
3경기 11/18(월)
09:00
오클썬더
원정 댈러매버
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기뉴욕닉스 vs 브루네츠 2경기시카불스 vs 휴스로케 3경기오클썬더 vs 댈러매버
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜N 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,161회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 1,768.9배
25~75%: 645.3 ~ 5,962.0배
최저 34.8배 · 최고 2,187,721배
스페셜N 미성립(적특)
1.6%
18/1,161회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 34.9%
전 경기 동시 적중은 0/1,143회차 (0%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%40%+
실제로 그 구간이 나온 비율 3.1%
17,736칸
17%
6,794칸
26.6%
6,449칸
32.4%
8,544칸
41.5%
1,625칸

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.