 질리언Support | 116 승리 · 5 패배 | 54.5%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 11게임 | 6.28✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4.5 · 11게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 1.5 / 4.5 / 14.9 | 1.2✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.85 · 11게임 | 280!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 312.47 · 11게임 | 53.6%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 61.8% · 11게임 | |
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 나미Support | 42 승리 · 2 패배 | 50%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 4게임 | 6.40✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3.8 · 4게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 2.0 / 5.3 / 17.8 | 1.1!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.21 · 4게임 | 333!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 377.14 · 4게임 | 62.7%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 61% · 4게임 | |
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 노틸러스Support | 21 승리 · 1 패배 | 50%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 2.04!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4.14 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 0.0 / 7.5 / 16.0 | 1.0!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.15 · 2게임 | 334!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 343.33 · 2게임 | 49%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 59.1% · 2게임 | |
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 쉬바나Jungle | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 0.57!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5.5 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 1.0 / 7.0 / 3.0 | 6.9!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.17 · 1게임 | 341!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 892.14 · 1게임 | 22.2%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 62.9% · 1게임 | |
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 아리Middle | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 1.00!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.2 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 3.0 / 5.0 / 2.0 | 7.5!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 8.31 · 1게임 | 556✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 434.94 · 1게임 | 31.3%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 35.5% · 1게임 | |
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 쓰레쉬Support | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 4.33✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.63 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 0.0 / 3.0 / 13.0 | 0.9✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.72 · 1게임 | 311✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 189.19 · 1게임 | 44.8%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 52% · 1게임 | |
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