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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2025년 35회 결과확정 발매 04/29(화) 08:00 ~ 마감 05/01(목) 18:30 총 발매금액 38,229,000원 총 투표수 382,290표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 두산 vs KTKBO
프로토
승 2.8015% 무 3.6521% 패 1.9864%
더블
28% 무·접전17% 55%
7.5
프로토
오버 1.9013% 언더 1.6487%
더블
오버64% 경계19% 언더18%
2경기 ⚾ 분석 SSG vs 삼성KBO
프로토
승 3.0040% 무 3.9525% 패 1.8235%
더블
36% 무·접전19% 46%
9.5
프로토
오버 1.8110% 언더 1.7190%
더블
오버61% 경계16% 언더23%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 382,290표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 두산 16% 32% 25% 15% 7% 5%
KT 원정 8% 20% 26% 24% 14% 10%
2경기 SSG 8% 20% 26% 22% 14% 11%
삼성 원정 6% 16% 24% 23% 16% 14%

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 두산 최근 30경기 ? 7%43%20%10%10%10% 30
그 시즌 홈 ? 6%50%22%17%0%6% 18
vs 선발 소형준 ? 45%9%27%0%9%9% 11
KT 원정 최근 30경기 ? 20%30%30%3%13%3% 30
그 시즌 원정 ? 28%39%17%0%6%11% 18
vs 선발 최원준 ? 0%23%23%27%17%10% 30
2경기 SSG 최근 30경기 ? 20%33%20%10%13%3% 30
그 시즌 홈 ? 29%21%29%13%8%0% 24
vs 선발 이승현 ? 17%17%21%17%21%8% 24
삼성 원정 최근 30경기 ? 17%20%13%20%7%23% 30
그 시즌 원정 ? 33%27%20%13%0%7% 15
vs 선발 ? 10%20%20%20%10%20% 30

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

경기결과 두산 3:3 KT SSG 4:1 삼성 더블 당첨배당 574.1배 · 적중 147매

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 05/01(목)
18:30
두산
원정 KT
2경기 05/01(목)
18:30
SSG
원정 삼성
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기두산 vs KT 2경기SSG vs 삼성
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,266회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 609.2배
25~75%: 302.5 ~ 1,131.1배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11%
139/1,266회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.3%
전 경기 동시 적중은 3/1,127회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
6,501칸
15.6%
10,579칸
21.8%
9,403칸
28.1%
565칸

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.