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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2025년 40회 결과확정 발매 05/04(일) 08:00 ~ 마감 05/06(화) 14:00 총 발매금액 35,672,900원 총 투표수 356,729표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 롯데 vs SSGKBO
프로토
승 1.9949% 무 3.8026% 패 2.7025%
더블
51% 무·접전18% 31%
9.5
프로토
오버 1.7473% 언더 1.7827%
더블
오버40% 경계19% 언더40%
2경기 ⚾ 분석 한화 vs 삼성KBO
프로토
승 2.3535% 무 3.5042% 패 2.3522%
더블
40% 무·접전21% 39%
7.5
프로토
오버 1.7555% 언더 1.7745%
더블
오버50% 경계22% 언더28%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 356,729표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 롯데 8% 22% 29% 21% 11% 8%
SSG 원정 14% 31% 27% 16% 8% 5%
2경기 한화 14% 31% 28% 15% 7% 5%
삼성 원정 14% 31% 26% 16% 7% 5%

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 롯데 최근 30경기 ? 7%10%33%27%17%7% 30
그 시즌 홈 ? 21%21%29%17%8%4% 24
vs 선발 문승원 ? 10%33%24%10%5%19% 21
SSG 원정 최근 30경기 ? 23%30%23%10%10%3% 30
그 시즌 원정 ? 18%35%12%12%18%6% 17
vs 선발 박세웅 ? 17%23%27%7%13%13% 30
2경기 한화 최근 30경기 ? 10%37%20%23%0%10% 30
그 시즌 홈 ? 5%45%20%20%0%10% 20
vs 선발 원태인 ? 10%27%27%13%20%3% 30
삼성 원정 최근 30경기 ? 23%20%10%23%7%17% 30
그 시즌 원정 ? 41%24%18%12%0%6% 17
vs 선발 류현진 ? 17%37%23%17%3%3% 30

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

경기결과 롯데 6:0 SSG 한화 3:1 삼성 더블 당첨배당 342.4배 · 적중 214매

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 05/06(화)
14:00
롯데
원정 SSG
2경기 05/06(화)
14:00
한화
원정 삼성
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기롯데 vs SSG 2경기한화 vs 삼성
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,271회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 601.6배
25~75%: 302.5 ~ 1,129.4배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11%
140/1,271회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.3%
전 경기 동시 적중은 3/1,131회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
6,528칸
15.6%
10,614칸
21.8%
9,433칸
28.5%
569칸

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.