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LCS Bot 2019

11 membres·6 statistiques

Classement — Global

Jouer au VS
  • Mécaniques74Phase de lane82Teamfight71Macro73Régularité76Champion pool85
  • 2
    58
    Mécaniques62Phase de lane56Teamfight58Macro49Régularité58Champion pool67
  • Mécaniques58Phase de lane37Teamfight55Macro60Régularité63Champion pool76
  • Mécaniques60Phase de lane74Teamfight60Macro42Régularité69Champion pool35
  • 5
    57
    Mécaniques59Phase de lane44Teamfight65Macro56Régularité54Champion pool62
  • Mécaniques56Phase de lane51Teamfight41Macro62Régularité57Champion pool56
  • Mécaniques49Phase de lane52Teamfight43Macro69Régularité61Champion pool51
  • Mécaniques41Phase de lane61Teamfight47Macro68Régularité58Champion pool43
  • Mécaniques50Phase de lane58Teamfight52Macro52Régularité41Champion pool59
  • 10
    51
    Mécaniques58Phase de lane54Teamfight64Macro46Régularité42Champion pool42
  • Mécaniques49Phase de lane48Teamfight55Macro43Régularité48Champion pool49
Leaders par axe · records

Champion par stat

Distribution Global (11 membres)moyenne 56·médiane 54
4977

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Classement LCS Bot 2019 en un coup d'œil

LCS Bot 2019 compare 11 membres sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight. Le meilleur général est Doublelift, avec une moyenne de 77. En Mécaniques, Doublelift est en tête. La moyenne générale ici est 56, allant de 77 jusqu'à 49.

Questions fréquentes

Qui est classé #1 dans LCS Bot 2019 ?
Le #1 général dans LCS Bot 2019 est Doublelift, avec une moyenne de 77.
Combien de membres sont comparés dans LCS Bot 2019 ?
11 entrées comparées sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight.
Qui mène en Mécaniques ?
Doublelift mène en Mécaniques.
Comment ces scores sont-ils calculés ?
Chaque axe est un percentile au sein de ce classement, moyenné à partir de métriques de match mesurées, avec contraction d'échantillon et — pour les tournois internationaux — ancrage à la distribution des ligues majeures et ajustement de force du calendrier. Un rang n'est pas une métrique brute ; la méthode complète est sur everystat.ai/clusters/method.

Comment fonctionnent les notes à six axes →