← 게임 목록

야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2025년 70회 결과확정 발매 06/09(월) 08:00 ~ 마감 06/11(수) 18:30 총 발매금액 41,791,700원 총 투표수 417,917표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 LG vs SSGKBO
프로토
승 2.1538% 무 3.5040% 패 2.6022%
더블
45% 무·접전21% 34%
7.5
프로토
오버 1.7545% 언더 1.7755%
더블
오버54% 경계21% 언더26%
2경기 ⚾ 분석 KT vs 롯데KBO
프로토
승 2.1351% 무 3.5526% 패 2.6023%
더블
46% 무·접전19% 35%
7.5
프로토
오버 1.8921% 언더 1.6579%
더블
오버57% 경계19% 언더23%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 417,917표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 LG 12% 26% 27% 17% 10% 7%
SSG 원정 16% 31% 26% 15% 8% 5%
2경기 KT 11% 25% 27% 19% 10% 8%
롯데 원정 16% 28% 25% 16% 9% 6%

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 ? 7%27%33%17%7%10% 30
그 시즌 홈 ? 6%33%33%6%6%15% 33
vs 선발 화이트 ? 11%44%33%11%0%0% 9
SSG 원정 최근 30경기 ? 13%23%37%17%7%3% 30
그 시즌 원정 ? 16%31%25%13%13%3% 32
vs 선발 ? 24%29%12%18%12%6% 17
2경기 KT 최근 30경기 ? 17%47%10%10%0%17% 30
그 시즌 홈 ? 10%36%29%5%14%7% 42
vs 선발 ? 21%36%21%7%0%14% 14
롯데 원정 최근 30경기 ? 13%20%10%33%20%3% 30
그 시즌 원정 ? 8%36%17%19%17%3% 36
vs 선발 ? 23%7%43%17%3%7% 30

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

경기결과 LG 6:4 SSG KT 3:4 롯데 더블 당첨배당 129.7배 · 적중 393매

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 06/11(수)
18:30
LG
원정 SSG
2경기 06/11(수)
18:30
KT
원정 롯데
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기LG vs SSG 2경기KT vs 롯데
선택된 조합이 없습니다.
조회 중…

스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,301회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 595.6배
25~75%: 302.5 ~ 1,117.3배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11%
143/1,301회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.5%
전 경기 동시 적중은 3/1,158회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
6,705칸
15.6%
10,851칸
21.9%
9,634칸
28.1%
602칸

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.