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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2026년 73회 결과확정 발매 06/25(목) 07:00 ~ 마감 06/27(토) 17:00 총 발매금액 39,086,200원 총 투표수 390,862표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 삼성 vs KTKBO
프로토
승 2.2049% 무 3.4028% 패 2.5022%
더블
46% 무·접전18% 36%
9.5
프로토
오버 1.7833% 언더 1.7467%
더블
오버52% 경계19% 언더29%
2경기 ⚾ 분석 롯데 vs LGKBO
프로토
승 4.0022% 무 3.5523% 패 1.6255%
더블
25% 무·접전17% 58%
9.5
프로토
오버 1.8170% 언더 1.7130%
더블
오버46% 경계20% 언더35%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 390,862표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 삼성 7% 21% 26% 22% 13% 10%
KT 원정 10% 24% 27% 20% 11% 8%
2경기 롯데 15% 32% 26% 14% 8% 5%
LG 원정 7% 17% 26% 22% 16% 12%

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 ? 7%30%20%17%13%13% 30
그 시즌 홈 ? 5%22%27%19%16%11% 37
vs 선발 로건 ? 13%17%30%13%10%17% 30
KT 원정 최근 30경기 ? 20%7%27%20%7%20% 30
그 시즌 원정 ? 26%3%18%24%12%18% 34
vs 선발 원태인 ? 13%33%33%3%10%7% 30
2경기 롯데 최근 30경기 ? 13%40%10%20%10%7% 30
그 시즌 홈 ? 20%34%17%20%6%3% 35
vs 선발 웰스 ? 17%33%11%28%6%6% 18
LG 원정 최근 30경기 ? 0%20%33%20%17%10% 30
그 시즌 원정 ? 3%29%29%24%12%3% 34
vs 선발 김진욱 ? 10%27%23%17%13%10% 30

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

경기결과 삼성 4:3 KT 롯데 7:8 LG 더블 당첨배당 451.4배 · 적중 174매

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 06/27(토)
17:00
삼성
원정 KT
2경기 06/27(토)
17:00
롯데
원정 LG
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기삼성 vs KT 2경기롯데 vs LG
선택된 조합이 없습니다.
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스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,462회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 592.8배
25~75%: 297.3 ~ 1,133.4배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11.1%
163/1,462회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.5%
전 경기 동시 적중은 3/1,299회차 (0.2%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.8%
7,545칸
15.5%
12,134칸
22.1%
10,820칸
27.2%
677칸

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.