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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2024년 45회 결과확정 발매 05/12(일) 08:00 ~ 마감 05/14(화) 18:20 총 발매금액 43,704,600원 총 투표수 437,046표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 LG vs 키움KBO
프로토
승 1.7162% 무 3.7516% 패 3.5022%
더블
59% 무·접전13% 28%
10.5
프로토
오버 1.7037% 언더 1.8763%
더블
오버35% 경계21% 언더43%
2경기 ⚾ 분석 SSG vs 삼성KBO
프로토
승 3.1526% 무 3.6019% 패 1.8555%
더블
29% 무·접전15% 56%
10.5
프로토
오버 1.6967% 언더 1.8833%
더블
오버30% 경계20% 언더49%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 437,046표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 LG 6% 15% 23% 24% 19% 14%
키움 원정 13% 27% 26% 17% 11% 6%
2경기 SSG 13% 28% 26% 16% 10% 6%
삼성 원정 7% 16% 25% 25% 16% 11%

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 LG 최근 30경기 ? 7%30%23%20%10%10% 30
그 시즌 홈 ? 0%23%23%27%18%9% 22
vs 선발 ? 0%60%0%40%0%0% 5
키움 원정 최근 30경기 ? 20%17%30%17%17%0% 30
그 시즌 원정 ? 11%16%37%11%21%5% 19
vs 선발 ? 17%27%23%23%10%0% 30
2경기 SSG 최근 30경기 ? 10%27%23%10%17%13% 30
그 시즌 홈 ? 14%18%23%23%14%9% 22
vs 선발 원태인 ? 13%27%43%7%7%3% 30
삼성 원정 최근 30경기 ? 10%27%17%23%10%13% 30
그 시즌 원정 ? 17%26%13%17%9%17% 23
vs 선발 오원석 ? 17%17%23%17%13%13% 30

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

경기결과 LG 0:5 키움 SSG 9:2 삼성 더블 당첨배당 2,004.8배 · 적중 43매

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 05/14(화)
18:30
LG
원정 키움
2경기 05/14(화)
18:30
SSG
원정 삼성
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기LG vs 키움 2경기SSG vs 삼성
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,118회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 609.2배
25~75%: 296.7 ~ 1,138.8배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
10%
112/1,118회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.3%
전 경기 동시 적중은 3/1,006회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.8%
5,838칸
15.6%
9,395칸
21.9%
8,374칸
27.6%
537칸

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.