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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2025년 119회 결과확정 발매 08/15(금) 08:00 ~ 마감 08/17(일) 18:00 총 발매금액 37,164,900원 총 투표수 371,649표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 SSG vs LGKBO
프로토
승 3.4510% 무 3.9024% 패 1.6666%
더블
21% 무·접전16% 62%
9.5
프로토
오버 1.8249% 언더 1.7051%
더블
오버47% 경계20% 언더33%
2경기 ⚾ 분석 롯데 vs 삼성KBO
프로토
승 1.9860% 무 3.7527% 패 2.6513%
더블
59% 무·접전16% 25%
9.5
프로토
오버 1.7557% 언더 1.7743%
더블
오버46% 경계20% 언더34%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 371,649표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 SSG 16% 33% 26% 14% 6% 4%
LG 원정 6% 16% 25% 25% 16% 13%
2경기 롯데 7% 17% 25% 24% 15% 12%
삼성 원정 16% 31% 26% 14% 8% 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 SSG 최근 30경기 ? 23%33%20%10%7%7% 30
그 시즌 홈 ? 23%26%29%11%8%3% 62
vs 선발 임찬규 ? 33%47%10%10%0%0% 30
LG 원정 최근 30경기 ? 7%17%30%20%17%10% 30
그 시즌 원정 ? 13%22%27%17%10%11% 63
vs 선발 최민준 ? 25%50%0%0%25%0% 4
2경기 롯데 최근 30경기 ? 33%10%33%13%7%3% 30
그 시즌 홈 ? 20%14%25%23%12%6% 65
vs 선발 이승현 ? 20%13%23%20%13%10% 30
삼성 원정 최근 30경기 ? 23%20%20%13%13%10% 30
그 시즌 원정 ? 27%19%22%20%7%5% 59
vs 선발 ? 25%50%0%17%8%0% 12

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

경기결과 SSG 1:6 LG 롯데 8:8 삼성 더블 당첨배당 2,111.7배 · 적중 57매

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 08/17(일)
18:00
SSG
원정 LG
2경기 08/17(일)
18:00
롯데
원정 삼성
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기SSG vs LG 2경기롯데 vs 삼성
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,350회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 591.8배
25~75%: 300.7 ~ 1,115.3배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11.3%
152/1,350회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.6%
전 경기 동시 적중은 3/1,198회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.8%
6,970칸
15.6%
11,193칸
22%
9,954칸
27.2%
635칸

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.