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LEC Jungle 2021

11 membres·6 statistiques

Classement — Global

Jouer au VS
  • Mécaniques76Phase de lane73Teamfight58Macro76Régularité82Champion pool79
  • Mécaniques78Phase de lane81Teamfight66Macro63Régularité54Champion pool73
  • Mécaniques58Phase de lane64Teamfight61Macro66Régularité73Champion pool73
  • Mécaniques64Phase de lane66Teamfight48Macro60Régularité70Champion pool75
  • Mécaniques68Phase de lane70Teamfight67Macro67Régularité53Champion pool61
  • Mécaniques65Phase de lane55Teamfight68Macro59Régularité65Champion pool59
  • Mécaniques46Phase de lane58Teamfight54Macro63Régularité61Champion pool49
  • Mécaniques51Phase de lane47Teamfight59Macro54Régularité48Champion pool62
  • 9
    54
    Mécaniques51Phase de lane59Teamfight54Macro56Régularité57Champion pool47
  • 10
    53
    Mécaniques53Phase de lane47Teamfight58Macro55Régularité47Champion pool56
  • 11
    50
    Mécaniques53Phase de lane49Teamfight56Macro49Régularité53Champion pool38
Leaders par axe · records

Champion par stat

Distribution Global (11 membres)moyenne 60·médiane 62
5074

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Classement LEC Jungle 2021 en un coup d'œil

LEC Jungle 2021 compare 11 membres sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight. Le meilleur général est Jankos, avec une moyenne de 74. En Mécaniques, Selfmade est en tête. La moyenne générale ici est 60, allant de 74 jusqu'à 50.

Questions fréquentes

Qui est classé #1 dans LEC Jungle 2021 ?
Le #1 général dans LEC Jungle 2021 est Jankos, avec une moyenne de 74.
Combien de membres sont comparés dans LEC Jungle 2021 ?
11 entrées comparées sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight.
Qui mène en Mécaniques ?
Selfmade 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 →