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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2023년 140회 결과확정 발매 09/15(금) 08:00 ~ 마감 09/17(일) 13:50 총 발매금액 24,575,100원 총 투표수 245,751표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 KIA vs 두산KBO
프로토
승 2.6025% 무 3.4034% 패 2.1940%
더블
36% 무·접전19% 45%
7.5
프로토
오버 1.8722% 언더 1.6678%
더블
오버61% 경계19% 언더20%
2경기 ⚾ 분석 삼성 vs 롯데KBO
프로토
승 2.3335% 무 3.4533% 패 2.4031%
더블
45% 무·접전18% 37%
8.5
프로토
오버 1.8419% 언더 1.6981%
더블
오버50% 경계20% 언더31%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 245,751표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 KIA 14% 27% 25% 18% 10% 7%
두산 원정 11% 23% 27% 21% 11% 7%
2경기 삼성 9% 22% 25% 22% 13% 9%
롯데 원정 11% 23% 27% 20% 11% 8%

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 0~12~34~56~78~910+표본
1경기 KIA 최근 30경기 ? 13%10%17%20%17%23% 30
그 시즌 홈 ? 5%14%19%24%19%19% 21
vs 선발 알칸타라 ? 31%28%14%7%10%10% 29
두산 원정 최근 30경기 ? 17%23%23%7%20%10% 30
그 시즌 원정 ? 7%36%14%7%21%14% 14
vs 선발 ? 10%50%20%10%0%10% 10
2경기 삼성 최근 30경기 ? 20%17%27%23%3%10% 30
그 시즌 홈 ? 8%8%27%35%12%12% 26
vs 선발 박세웅 ? 16%20%20%16%16%12% 25
롯데 원정 최근 30경기 ? 20%23%23%17%3%13% 30
그 시즌 원정 ? 16%26%32%11%11%5% 19
vs 선발 ? 11%22%33%17%11%6% 18

"vs 선발"은 오늘 상대 선발투수가 등판했던 최근 경기에서 상대팀이 낸 점수의 구간 분포입니다.

경기결과 KIA 3:8 두산 삼성 4:7 롯데 더블 당첨배당 428.2배 · 적중 130매

스페셜 더블 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 09/17(일)
14:00
KIA
원정 두산
2경기 09/17(일)
14:00
삼성
원정 롯데
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기KIA vs 두산 2경기삼성 vs 롯데
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,048회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 582.2배
25~75%: 295.8 ~ 1,141.8배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
10.1%
106/1,048회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.2%
전 경기 동시 적중은 3/942회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
5,479칸
15.5%
8,783칸
22%
7,831칸
27.2%
515칸

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

리그 기준 분포
(2024~, 팀당 득점)
0~12~34~56~78~910+표본(팀경기)
KBO 14%25%23%17%11%11% 3,914
MLB 18%27%23%15%9%7% 13,120
NPB 28%32%21%11%5%3% 4,618

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