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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2024년 48회 결과확정 발매 05/15(수) 08:00 ~ 마감 05/17(금) 18:20 총 발매금액 45,073,800원 총 투표수 450,738표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 삼성 vs 한화KBO
프로토
승 1.9282% 무 3.709% 패 2.909%
더블
61% 무·접전13% 27%
11.5
프로토
오버 1.7156% 언더 1.8644%
더블
오버35% 경계21% 언더45%
2경기 ⚾ 분석 NC vs KIAKBO
프로토
승 2.2259% 무 3.6018% 패 2.4523%
더블
49% 무·접전17% 35%
11.5
프로토
오버 1.9323% 언더 1.6577%
더블
오버45% 경계20% 언더35%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 450,738표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 삼성 6% 14% 22% 24% 18% 16%
한화 원정 14% 29% 25% 16% 10% 7%
2경기 NC 6% 15% 22% 22% 17% 17%
KIA 원정 8% 20% 27% 21% 14% 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 삼성 최근 30경기 ? 10%30%17%17%10%17% 30
그 시즌 홈 ? 6%39%17%28%6%6% 18
vs 선발 황준서 ? 17%17%17%33%0%17% 6
한화 원정 최근 30경기 ? 20%27%23%13%13%3% 30
그 시즌 원정 ? 15%35%15%25%5%5% 20
vs 선발 이승현 ? 20%60%20%0%0%0% 5
2경기 NC 최근 30경기 ? 7%33%30%3%13%13% 30
그 시즌 홈 ? 10%24%33%5%10%19% 21
vs 선발 김건국 ? 0%43%14%29%0%14% 7
KIA 원정 최근 30경기 ? 0%17%37%13%17%17% 30
그 시즌 원정 ? 5%10%35%20%10%20% 20
vs 선발 김시훈 ? 13%38%25%13%13%0% 8

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

경기결과 삼성 7:5 한화 NC 4:7 KIA 더블 당첨배당 106.8배 · 적중 542매

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 05/17(금)
18:30
삼성
원정 한화
2경기 05/17(금)
18:30
NC
원정 KIA
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기삼성 vs 한화 2경기NC vs KIA
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,121회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 609.2배
25~75%: 296.7 ~ 1,139.7배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
10.1%
113/1,121회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.3%
전 경기 동시 적중은 3/1,008회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
5,849칸
15.6%
9,416칸
21.9%
8,390칸
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.