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야구 야구토토 스페셜 더블 📊 역대 기록

회차
회차
2026년 114회 마감 · 집계중 발매 마감 — 경기 종료 후 결과 확정 발매 08/18(화) 08:00 ~ 마감 08/20(목) 19:00 갱신 08/20(목) 18:56 총 발매금액 37,748,300원 총 투표수 377,483표
경기 홈 vs 원정 배당 · 투표비중 (승/무/패) 언더오버
1경기 ⚾ 분석 삼성 vs SSGKBO 종료 잠정
프로토
승 1.7978% 무 3.8013% 패 3.0510%
더블
60% 무·접전15% 25%
11.5
프로토
오버 1.7021% 언더 1.8279%
더블
오버49% 경계19% 언더32%
2경기 ⚾ 분석 롯데 vs 키움KBO 종료 잠정
프로토
승 2.0774% 무 3.6516% 패 2.5510%
더블
54% 무·접전16% 29%
10.5
프로토
오버 1.8514% 언더 1.6886%
더블
오버45% 경계19% 언더37%
더블 자체 투표비중 — 예상 득점 구간별 여론 (총 377,483표)
경기 0~12~34~56~78~910+
1경기 삼성 5% 11% 18% 22% 20% 23%
SSG 원정 9% 22% 29% 20% 11% 8%
2경기 롯데 6% 14% 20% 23% 18% 19%
키움 원정 9% 23% 26% 20% 12% 10%

각 팀의 예상 득점 구간에 몰린 구매 비중(색이 진할수록 표가 몰림). 홈·원정 각 행 합계 100%.

득점구간 실측 — 위 투표(여론)와 비교해서 보세요. 각 행 = 그 조건에서 실제 득점이 구간에 떨어진 비율

경기기준 0~12~34~56~78~910+표본
1경기 삼성 최근 30경기 ? 13%20%20%7%20%20% 30
올시즌 홈 ? 6%19%30%17%17%13% 54
vs 선발 최민준 ? 22%26%22%19%7%4% 27
SSG 원정 최근 30경기 ? 13%20%20%27%7%13% 30
올시즌 원정 ? 10%25%25%24%3%12% 59
vs 선발 최원태 ? 20%20%20%23%7%10% 30
2경기 롯데 최근 30경기 ? 17%20%13%10%10%30% 30
올시즌 홈 ? 15%30%15%20%7%13% 54
vs 선발 박준현 ? 19%13%6%25%25%13% 16
키움 원정 최근 30경기 ? 10%40%17%7%13%13% 30
올시즌 원정 ? 21%32%21%7%7%11% 56
vs 선발 나균안 ? 17%33%30%10%10%0% 30

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

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(목)
19:00
삼성
원정 SSG
2경기 08/20(목)
19:00
롯데
원정 키움
전체 조합수
전체 조합 개 중 상위
배당 1경기삼성 vs SSG 2경기롯데 vs 키움
선택된 조합이 없습니다.
조회 중…

스페셜 더블 역대 통계 — 이 회차 이전 정산 1,479회차 기준

당첨배당 분포
중앙값 592.8배
25~75%: 297.3 ~ 1,133.5배
최저 32.5배 · 최고 7,556배
더블 미성립(적특)
11.2%
165/1,479회차 — 한 경기라도 취소 시 전액 환급
대중픽(투표 1위 구간) 적중
칸 기준 24.6%
전 경기 동시 적중은 4/1,314회차 (0.3%)
구간에 몰린 투표비중 0~10%10~20%20~30%30~40%
실제로 그 구간이 나온 비율 9.7%
7,633칸
15.5%
12,280칸
22.1%
10,939칸
27.3%
684칸

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% 4,102
MLB 18%27%24%15%9%7% 13,920
NPB 28%32%21%11%5%3% 4,902

아무 정보 없이 볼 때의 기본 확률 — 위 팀별 실측이 이 기준에서 얼마나 벗어나는지가 정보입니다.