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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2024년 53회 결과확정 발매 05/21(화) 08:00 ~ 마감 05/23(목) 18:20 총 발매금액 48,384,100원 총 투표수 483,841표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 삼성 vs KTKBO
프로토
승 1.8771% 무 3.6014% 패 3.1015%
더블
59% 무·접전13% 27%
11.5
프로토
오버 1.8346% 언더 1.7354%
더블
오버40% 경계22% 언더38%
2경기 ⚾ 분석 한화 vs LGKBO
프로토
승 3.2535% 무 3.5519% 패 1.8346%
더블
32% 무·접전16% 53%
10.5
프로토
오버 2.0219% 언더 1.5981%
더블
오버43% 경계22% 언더35%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 483,841표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 삼성 5% 13% 21% 25% 20% 16%
KT 원정 10% 26% 26% 18% 11% 8%
2경기 한화 9% 22% 27% 20% 13% 9%
LG 원정 6% 13% 22% 24% 19% 16%

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%20%10%13% 30
그 시즌 홈 ? 4%39%17%26%9%4% 23
vs 선발 원상현 ? 11%11%11%33%11%22% 9
KT 원정 최근 30경기 ? 13%20%17%27%13%10% 30
그 시즌 원정 ? 8%31%23%19%12%8% 26
vs 선발 이승현 ? 17%50%33%0%0%0% 6
2경기 한화 최근 30경기 ? 20%20%20%17%17%7% 30
그 시즌 홈 ? 16%20%16%16%24%8% 25
vs 선발 임찬규 ? 10%23%30%17%20%0% 30
LG 원정 최근 30경기 ? 10%20%27%23%10%10% 30
그 시즌 원정 ? 8%27%38%8%8%12% 26
vs 선발 황준서 ? 14%14%14%43%0%14% 7

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

경기결과 삼성 2:9 KT 한화 4:8 LG 더블 당첨배당 861.0배 · 적중 182매

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 05/23(목)
18:30
삼성
원정 KT
2경기 05/23(목)
18:30
한화
원정 LG
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기삼성 vs KT 2경기한화 vs LG
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,126회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 615.3배
25~75%: 297.3 ~ 1,141.8배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
10%
113/1,126회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.2%
전 경기 동시 적중은 3/1,013회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
5,873칸
15.6%
9,469칸
21.9%
8,433칸
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.