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LPL Jungla 2025

13 miembros·6 estadísticas

Orden — General

Jugar VS
  • Mecánica89Línea82Peleas de Equipo86Macro77Constancia82Versatilidad97
  • Mecánica83Línea75Peleas de Equipo77Macro74Constancia89Versatilidad87
  • Mecánica77Línea76Peleas de Equipo77Macro80Constancia79Versatilidad86
  • 4
    77
    Mecánica65Línea73Peleas de Equipo67Macro82Constancia77Versatilidad95
  • Mecánica74Línea74Peleas de Equipo74Macro82Constancia83Versatilidad74
  • Mecánica80Línea77Peleas de Equipo73Macro71Constancia82Versatilidad79
  • Mecánica73Línea81Peleas de Equipo73Macro81Constancia87Versatilidad61
  • 8
    75
    Mecánica81Línea77Peleas de Equipo75Macro83Constancia65Versatilidad69
  • 9
    74
    Mecánica70Línea73Peleas de Equipo68Macro65Constancia85Versatilidad85
  • 10
    68
    Mecánica81Línea71Peleas de Equipo84Macro66Constancia56Versatilidad50
  • Mecánica64Línea68Peleas de Equipo73Macro70Constancia68Versatilidad59
  • 12
    65
    Mecánica71Línea66Peleas de Equipo77Macro66Constancia53Versatilidad57
  • 13
    64
    Mecánica61Línea70Peleas de Equipo63Macro66Constancia55Versatilidad67
Jugar Quiz VS con este ranking
Líderes por eje · récords

Campeón por estadística

Distribución de General (13 miembros)media 74·mediana 76
6486

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LPL Jungla 2025 de un vistazo

LPL Jungla 2025 compara a 13 miembros en 6 estadísticas, incluidas Mecánica, Línea, Peleas de Equipo. El primero general es Kanavi, con una media de 86. En Mecánica, Kanavi es el más alto. La media general aquí es 74, de 86 hasta 64.

Preguntas frecuentes

¿Quién es el n.º 1 en LPL Jungla 2025?
El n.º 1 general en LPL Jungla 2025 es Kanavi (promedio 86).
¿Cuántos se comparan en LPL Jungla 2025?
13 comparados en 6 estadísticas, incluidas Mecánica, Línea, Peleas de Equipo.
¿Quién lidera en Mecánica?
Kanavi lidera en Mecánica.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
Cada eje es un percentil dentro de este ranking, promediado a partir de métricas de partida medidas, con contracción por muestra y — en torneos internacionales — anclaje a la distribución de las ligas mayores y ajuste por fuerza del calendario. Un puesto no es una métrica bruta; el método completo está en everystat.ai/clusters/method.

Cómo funcionan las valoraciones de seis ejes →