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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2024년 129회 결과확정 발매 08/21(수) 08:00 ~ 마감 08/23(금) 18:20 총 발매금액 36,485,500원 총 투표수 364,855표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 삼성 vs 롯데KBO
프로토
승 3.2551% 무 3.9523% 패 1.7026%
더블
36% 무·접전16% 48%
11.5
프로토
오버 1.6554% 언더 1.8946%
더블
오버38% 경계21% 언더41%
2경기 ⚾ 분석 두산 vs 한화KBO
프로토
승 2.6542% 무 3.7026% 패 1.9932%
더블
39% 무·접전18% 43%
10.5
프로토
오버 1.6754% 언더 1.8646%
더블
오버36% 경계19% 언더45%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 364,855표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 삼성 9% 22% 26% 21% 13% 9%
롯데 원정 7% 17% 24% 23% 16% 13%
2경기 두산 9% 22% 27% 20% 13% 10%
한화 원정 9% 20% 25% 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 ? 3%23%33%23%7%10% 30
그 시즌 홈 ? 5%31%21%25%7%11% 61
vs 선발 ? 17%27%20%20%10%7% 30
롯데 원정 최근 30경기 ? 3%17%37%17%10%17% 30
그 시즌 원정 ? 12%24%28%10%16%10% 58
vs 선발 ? 0%22%22%33%11%11% 9
2경기 두산 최근 30경기 ? 20%27%20%13%7%13% 30
그 시즌 홈 ? 15%25%18%17%15%10% 60
vs 선발 ? 11%11%22%33%22%0% 9
한화 원정 최근 30경기 ? 7%37%7%27%13%10% 30
그 시즌 원정 ? 11%21%17%28%13%9% 53
vs 선발 시라카와 ? 27%9%9%18%0%36% 11

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

경기결과 삼성 5:3 롯데 두산 4:7 한화 더블 당첨배당 205.3배 · 적중 294매

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 08/23(금)
18:30
삼성
원정 롯데
2경기 08/23(금)
18:30
두산
원정 한화
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기삼성 vs 롯데 2경기두산 vs 한화
선택된 조합이 없습니다.
조회 중…

스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,202회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 609.2배
25~75%: 297.6 ~ 1,131.1배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
10.9%
131/1,202회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.3%
전 경기 동시 적중은 3/1,071회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
6,184칸
15.6%
10,034칸
21.9%
8,941칸
27.9%
545칸

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.