 녹턴Jungle | 74 승리 · 3 패배 | 57.1%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 7게임 | 6.62✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5.38 · 7게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 9.1 / 4.0 / 8.0 | 8.8✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.89 · 7게임 | 866✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 675.35 · 7게임 | 52.7%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 46.6% · 7게임 | |
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 그레이브즈Jungle | 20 승리 · 2 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 3.00!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4.25 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 6.5 / 3.5 / 4.0 | 9.0✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.01 · 2게임 | 663✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 637.81 · 2게임 | 48.1%≈보통 / 불확실 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 48.1% · 2게임 | |
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 사일러스Support | 22 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 2.66✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.03 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 10.0 / 12.0 / 22.5 | 1.4✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1 · 2게임 | 1,168✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 369.05 · 2게임 | 54.2%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 51.8% · 2게임 | |
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 모르가나Support | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 1.78!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 3.0 / 9.0 / 13.0 | 1.9✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.37 · 1게임 | 585✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 382.93 · 1게임 | 43.2%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 52.2% · 1게임 | |
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 샤코Support | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 6.25✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.14 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 2.0 / 4.0 / 23.0 | 1.8✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.17 · 1게임 | 790✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 288.94 · 1게임 | 64.1%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 60% · 1게임 | |
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 리 신Support | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 4.50✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.75 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 1.0 / 2.0 / 8.0 | 1.8✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.48 · 1게임 | 274✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 89.35 · 1게임 | 30%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 27.3% · 1게임 | |
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 그라가스Top | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 0.43!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 11.5 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 2.0 / 7.0 / 1.0 | 7.6!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.95 · 1게임 | 569!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,115.21 · 1게임 | 16.7%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 62.2% · 1게임 | |
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 케인Jungle | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 0.83!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5.67 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 2.0 / 6.0 / 3.0 | 7.6✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.3 · 1게임 | 506!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 546.49 · 1게임 | 35.7%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 50% · 1게임 | |
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 진Middle | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 0.50!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 0.0 / 2.0 / 1.0 | 9.8✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 8.08 · 1게임 | 405!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 436.82 · 1게임 | 14.3%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 18.5% · 1게임 | |
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 파이크Support | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.43✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.08 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 8.0 / 7.0 / 9.0 | 3.2✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.92 · 1게임 | 524✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 347.85 · 1게임 | 43.6%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 54.3% · 1게임 | |
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 릴리아Jungle | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 13.00✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.5 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 4.0 / 1.0 / 9.0 | 9.2✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.16 · 1게임 | 532!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 579.27 · 1게임 | 35.1%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 62.5% · 1게임 | |
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 오로라Middle | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 1.25!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 8 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 2.0 / 4.0 / 3.0 | 8.2!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 9.24 · 1게임 | 491!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,256.61 · 1게임 | 33.3%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 45.7% · 1게임 | |
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