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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2025년 81회 취소 전 경기 취소 — 더블 미성립(전액 환급) 발매 06/22(일) 08:00 ~ 마감 06/24(화) 18:00 총 발매금액 21,657,000원 총 투표수 216,570표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 삼성 vs 한화KBO
프로토
승 3.2016% 무 3.9023% 패 1.7661%
더블
25% 무·접전15% 59%
9.5
프로토
오버 1.7869% 언더 1.7431%
더블
오버41% 경계19% 언더40%
2경기 ⚾ 분석 NC vs 롯데KBO
프로토
승 2.2628% 무 3.6037% 패 2.4036%
더블
38% 무·접전21% 40%
8.5
프로토
오버 1.7365% 언더 1.7935%
더블
오버38% 경계18% 언더44%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 216,570표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 삼성 18% 33% 24% 14% 6% 5%
한화 원정 8% 19% 29% 23% 13% 10%
2경기 NC 13% 29% 27% 17% 8% 5%
롯데 원정 13% 27% 26% 18% 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 삼성 최근 30경기 ? 10%23%17%33%13%3% 30
그 시즌 홈 ? 11%13%19%26%11%21% 47
vs 선발 ? 27%23%33%7%7%3% 30
한화 원정 최근 30경기 ? 13%33%13%20%10%10% 30
그 시즌 원정 ? 17%32%20%20%10%2% 41
vs 선발 최원태 ? 7%30%17%10%23%13% 30
2경기 NC 최근 30경기 ? 23%20%27%13%10%7% 30
그 시즌 홈 ? 26%15%30%15%7%7% 27
vs 선발 ? 19%38%19%13%0%13% 16
롯데 원정 최근 30경기 ? 10%23%17%23%20%7% 30
그 시즌 원정 ? 10%33%20%18%15%5% 40
vs 선발 라일리 ? 35%24%18%18%0%6% 17

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

경기결과 삼성 취소 한화 NC 취소 롯데 더블 미성립 · 환급

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 06/24(화)
18:30
삼성
원정 한화
2경기 06/24(화)
18:30
NC
원정 롯데
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기삼성 vs 한화 2경기NC vs 롯데
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,312회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 601.6배
25~75%: 301.2 ~ 1,129.4배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11.1%
145/1,312회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.5%
전 경기 동시 적중은 3/1,167회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.9%
6,764칸
15.6%
10,928칸
21.9%
9,705칸
27.8%
611칸

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.