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LPL Bot 2017

11 membres·6 statistiques

Classement — Global

Jouer au VS
  • Mécaniques73Phase de lane72Teamfight76Macro72Régularité87Champion pool91
  • 2
    77
    Mécaniques76Phase de lane68Teamfight68Macro68Régularité91Champion pool91
  • Mécaniques73Phase de lane74Teamfight77Macro74Régularité77Champion pool68
  • Mécaniques70Phase de lane73Teamfight79Macro73Régularité74Champion pool73
  • 5
    73
    Mécaniques73Phase de lane70Teamfight64Macro70Régularité75Champion pool85
  • 6
    F
    72
    Mécaniques76Phase de lane73Teamfight76Macro73Régularité75Champion pool60
  • 7
    72
    Mécaniques72Phase de lane74Teamfight71Macro74Régularité77Champion pool63
  • 8
    72
    Mécaniques75Phase de lane75Teamfight67Macro75Régularité57Champion pool84
  • 9
    71
    Mécaniques80Phase de lane74Teamfight76Macro74Régularité68Champion pool53
  • Mécaniques70Phase de lane74Teamfight71Macro74Régularité68Champion pool70
  • Mécaniques68Phase de lane74Teamfight73Macro74Régularité56Champion pool79
Leaders par axe · records

Champion par stat

Distribution Global (11 membres)moyenne 73·médiane 72
7179

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Classement LPL Bot 2017 en un coup d'œil

LPL Bot 2017 compare 11 membres sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight. Le meilleur général est Mystic, avec une moyenne de 79. En Mécaniques, Lwx est en tête. La moyenne générale ici est 73, allant de 79 jusqu'à 71.

Questions fréquentes

Qui est classé #1 dans LPL Bot 2017 ?
Le #1 général dans LPL Bot 2017 est Mystic, avec une moyenne de 79.
Combien de membres sont comparés dans LPL Bot 2017 ?
11 entrées comparées sur 6 stats dont Mécaniques, Phase de lane, Teamfight.
Qui mène en Mécaniques ?
Lwx 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 →