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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2024년 143회 결과확정 발매 09/08(일) 08:00 ~ 마감 09/10(화) 18:30 총 발매금액 32,544,000원 총 투표수 325,440표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 LG vs 롯데KBO
프로토
승 2.2255% 무 3.6521% 패 2.3524%
더블
48% 무·접전17% 35%
9.5
프로토
오버 1.8129% 언더 1.7171%
더블
오버53% 경계18% 언더29%
2경기 ⚾ 분석 SSG vs 한화KBO
프로토
승 3.3523% 무 3.8514% 패 1.6963%
더블
27% 무·접전14% 59%
11.5
프로토
오버 1.6182% 언더 1.9418%
더블
오버32% 경계20% 언더48%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 325,440표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 LG 8% 19% 25% 22% 14% 11%
롯데 원정 11% 24% 26% 19% 12% 9%
2경기 SSG 15% 30% 24% 15% 9% 7%
한화 원정 7% 16% 22% 24% 17% 13%

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 ? 13%17%30%13%7%20% 30
그 시즌 홈 ? 11%20%23%18%14%15% 66
vs 선발 ? 13%23%23%20%10%10% 30
롯데 원정 최근 30경기 ? 10%20%23%20%10%17% 30
그 시즌 원정 ? 12%23%28%11%15%11% 65
vs 선발 임찬규 ? 13%20%33%17%17%0% 30
2경기 SSG 최근 30경기 ? 17%30%20%17%0%17% 30
그 시즌 홈 ? 13%19%22%22%11%13% 63
vs 선발 ? 17%8%33%25%17%0% 12
한화 원정 최근 30경기 ? 7%43%3%27%10%10% 30
그 시즌 원정 ? 11%25%16%28%11%9% 64
vs 선발 ? 7%24%28%17%7%17% 29

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

경기결과 LG 1:2 롯데 SSG 5:0 한화 더블 당첨배당 929.9배 · 적중 63매

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 09/10(화)
18:30
LG
원정 롯데
2경기 09/10(화)
18:30
SSG
원정 한화
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기LG vs 롯데 2경기SSG vs 한화
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,216회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 615.3배
25~75%: 300.7 ~ 1,131.1배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
10.8%
131/1,216회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.3%
전 경기 동시 적중은 3/1,085회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.8%
6,255칸
15.6%
10,176칸
21.9%
9,063칸
28%
546칸

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.