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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2025년 121회 결과확정 발매 08/18(월) 08:00 ~ 마감 08/20(수) 18:30 총 발매금액 35,316,400원 총 투표수 353,164표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 한화 vs 두산KBO
프로토
승 2.8037% 무 3.4538% 패 1.9925%
더블
39% 무·접전19% 43%
8.5
프로토
오버 1.856% 언더 1.6894%
더블
오버54% 경계18% 언더28%
2경기 ⚾ 분석 LG vs 롯데KBO
프로토
승 1.7474% 무 4.0516% 패 3.0510%
더블
60% 무·접전16% 25%
8.5
프로토
오버 1.8023% 언더 1.7277%
더블
오버50% 경계19% 언더31%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 353,164표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 한화 8% 23% 26% 22% 12% 8%
두산 원정 9% 20% 26% 20% 14% 10%
2경기 LG 6% 16% 23% 24% 17% 13%
롯데 원정 16% 30% 26% 15% 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 한화 최근 30경기 ? 7%30%33%17%3%10% 30
그 시즌 홈 ? 8%37%20%17%5%12% 59
vs 선발 곽빈 ? 10%20%30%23%7%10% 30
두산 원정 최근 30경기 ? 3%33%23%13%20%7% 30
그 시즌 원정 ? 15%31%13%13%21%8% 62
vs 선발 조동욱 ? 11%33%22%11%11%11% 9
2경기 LG 최근 30경기 ? 3%17%33%20%17%10% 30
그 시즌 홈 ? 7%29%32%5%14%14% 59
vs 선발 나균안 ? 3%30%30%17%7%13% 30
롯데 원정 최근 30경기 ? 30%13%30%13%10%3% 30
그 시즌 원정 ? 16%31%22%16%12%3% 58
vs 선발 손주영 ? 20%23%20%10%17%10% 30

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

경기결과 한화 9:13 두산 LG 5:3 롯데 더블 당첨배당 829.1배 · 적중 92매

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 08/20(수)
18:30
한화
원정 두산
2경기 08/20(수)
18:30
LG
원정 롯데
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기한화 vs 두산 2경기LG vs 롯데
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,352회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 591.8배
25~75%: 297.6 ~ 1,117.3배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11.2%
152/1,352회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.6%
전 경기 동시 적중은 3/1,200회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.8%
6,983칸
15.6%
11,209칸
22%
9,969칸
27.2%
639칸

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.