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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2025년 66회 결과확정 발매 06/04(수) 08:00 ~ 마감 06/06(금) 17:00 총 발매금액 35,003,200원 총 투표수 350,032표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 KT vs SSGKBO
프로토
승 1.7857% 무 3.9025% 패 3.1518%
더블
54% 무·접전16% 30%
9.5
프로토
오버 1.6269% 언더 1.9331%
더블
오버44% 경계20% 언더36%
2경기 ⚾ 분석 삼성 vs NCKBO
프로토
승 1.7286% 무 4.059% 패 3.255%
더블
67% 무·접전12% 20%
10.5
프로토
오버 1.7633% 언더 1.7667%
더블
오버30% 경계21% 언더49%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 350,032표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 KT 8% 20% 27% 23% 14% 9%
SSG 원정 14% 30% 26% 16% 8% 5%
2경기 삼성 6% 13% 22% 25% 19% 16%
NC 원정 18% 33% 25% 13% 7% 4%

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 KT 최근 30경기 ? 17%47%13%10%3%10% 30
그 시즌 홈 ? 11%34%32%5%16%3% 38
vs 선발 전영준 ? 33%33%0%0%33%0% 3
SSG 원정 최근 30경기 ? 17%17%40%17%7%3% 30
그 시즌 원정 ? 18%25%29%11%14%4% 28
vs 선발 소형준 ? 44%19%19%0%6%13% 16
2경기 삼성 최근 30경기 ? 20%17%23%30%7%3% 30
그 시즌 홈 ? 10%13%21%23%10%23% 39
vs 선발 김녹원 ? 0%33%0%33%33%0% 3
NC 원정 최근 30경기 ? 23%17%23%20%3%13% 30
그 시즌 원정 ? 22%20%20%22%7%10% 41
vs 선발 원태인 ? 10%43%23%10%10%3% 30

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

경기결과 KT 10:3 SSG 삼성 7:3 NC 더블 당첨배당 327.2배 · 적중 196매

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 06/06(금)
17:00
KT
원정 SSG
2경기 06/06(금)
17:00
삼성
원정 NC
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기KT vs SSG 2경기삼성 vs NC
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,297회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 594.7배
25~75%: 302.1 ~ 1,117.3배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11%
143/1,297회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.4%
전 경기 동시 적중은 3/1,154회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
6,680칸
15.6%
10,813칸
21.9%
9,606칸
28%
597칸

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.