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LCS Jungle 2026

8 membres·6 statistiques

Classement — Global

Jouer au VS
  • 1
    JosedeodoTeam Liquid Alienware
    74
    Mécaniques75Phase de lane71Teamfight72Macro75Régularité86Champion pool65
  • 2
    67
    Mécaniques56Phase de lane79Teamfight46Macro67Régularité77Champion pool77
  • 3
    BlaberCloud9 Kia
    62
    Mécaniques49Phase de lane55Teamfight52Macro65Régularité68Champion pool82
  • 4
    GryffinnFlyQuest
    56
    Mécaniques55Phase de lane59Teamfight49Macro55Régularité55Champion pool65
  • 5
    HamBakSentinels
    54
    Mécaniques51Phase de lane61Teamfight57Macro60Régularité49Champion pool46
  • 6
    ContractzShopify Rebellion
    46
    Mécaniques55Phase de lane50Teamfight53Macro43Régularité43Champion pool34
  • 7
    KryRaDisguised
    41
    Mécaniques47Phase de lane37Teamfight49Macro34Régularité37Champion pool41
  • 8
    eXyuDignitas
    39
    Mécaniques47Phase de lane30Teamfight53Macro42Régularité30Champion pool33
Leaders par axe · records

Champion par stat

Distribution Global (8 membres)moyenne 55·médiane 56
3974

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Classement LCS Jungle 2026 en un coup d'œil

LCS Jungle 2026 compare 8 membres sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight. Le meilleur général est Josedeodo, avec une moyenne de 74. En Mécaniques, Josedeodo est en tête. La moyenne générale ici est 55, allant de 74 jusqu'à 39.

Questions fréquentes

Qui est classé #1 dans LCS Jungle 2026 ?
Le #1 général dans LCS Jungle 2026 est Josedeodo, avec une moyenne de 74.
Combien de membres sont comparés dans LCS Jungle 2026 ?
8 entrées comparées sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight.
Qui mène en Mécaniques ?
Josedeodo 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 →