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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2026년 33회 결과확정 발매 05/10(일) 08:00 ~ 마감 05/12(화) 18:30 총 발매금액 36,244,900원 총 투표수 362,449표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 LG vs 삼성KBO
프로토
승 2.3529% 무 3.2534% 패 2.4037%
더블
42% 무·접전19% 39%
8.5
프로토
오버 1.926% 언더 1.5994%
더블
오버53% 경계18% 언더29%
2경기 ⚾ 분석 KT vs SSGKBO
프로토
승 2.2541% 무 3.2039% 패 2.5520%
더블
44% 무·접전20% 36%
8.5
프로토
오버 1.9132% 언더 1.6068%
더블
오버44% 경계19% 언더37%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 362,449표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 LG 8% 20% 28% 23% 12% 9%
삼성 원정 9% 22% 26% 21% 13% 9%
2경기 KT 10% 23% 27% 20% 11% 8%
SSG 원정 11% 27% 28% 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 LG 최근 30경기 ? 3%33%27%23%7%7% 30
그 시즌 홈 ? 5%35%20%25%5%10% 20
vs 선발 최원태 ? 17%30%20%13%10%10% 30
삼성 원정 최근 30경기 ? 13%17%30%17%10%13% 30
그 시즌 원정 ? 18%12%35%12%6%18% 17
vs 선발 임찬규 ? 20%33%20%23%0%3% 30
2경기 KT 최근 30경기 ? 23%3%27%30%10%7% 30
그 시즌 홈 ? 18%6%29%35%12%0% 17
vs 선발 김건우 ? 22%39%13%17%9%0% 23
SSG 원정 최근 30경기 ? 7%37%23%23%3%7% 30
그 시즌 원정 ? 12%24%24%18%6%18% 17
vs 선발 사우어 ? 0%44%33%11%11%0% 9

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

경기결과 LG 1:9 삼성 KT 1:5 SSG 더블 당첨배당 1,575.9배 · 적중 48매

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 05/12(화)
18:30
LG
원정 삼성
2경기 05/12(화)
18:30
KT
원정 SSG
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기LG vs 삼성 2경기KT vs SSG
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,422회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 592.8배
25~75%: 297.6 ~ 1,129.4배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11.3%
161/1,422회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.5%
전 경기 동시 적중은 3/1,261회차 (0.2%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.8%
7,326칸
15.5%
11,778칸
22.1%
10,495칸
26.8%
665칸

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.