 이렐리아Top | 21 승리 · 1 패배 | 50%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 2.88✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.78 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 10.5 / 6.0 / 2.0 | 8.6✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.93 · 2게임 | 989✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 940.75 · 2게임 | 21%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 21.2% · 2게임 | |
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 케이틀린Bottom | 22 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 5.04✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.92 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 7.0 / 3.5 / 9.5 | 9.1✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.45 · 2게임 | 1,284✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 793.31 · 2게임 | 45%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 48.8% · 2게임 | |
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 올라프Top | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 0.70!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3.6 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 6.0 / 10.0 / 1.0 | 8.3!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 9.35 · 1게임 | 497!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,305.56 · 1게임 | 30.4%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 72% · 1게임 | |
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 미스 포츈Bottom | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 6.75✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.89 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 18.0 / 4.0 / 9.0 | 8.8✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5.57 · 1게임 | 1,341✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 338.93 · 1게임 | 64.3%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 42.1% · 1게임 | |
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 리 신Jungle | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 1.10!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.8 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.0 / 10.0 / 6.0 | 6.2!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.85 · 1게임 | 643!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 754.88 · 1게임 | 42.3%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 36.8% · 1게임 | |
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 탈론Jungle | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.00!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.0 / 5.0 / 5.0 | 7.9✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.43 · 1게임 | 654✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 651.17 · 1게임 | 40%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 58.8% · 1게임 | |
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 제이스Jungle | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 5.33✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.6 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 8.0 / 3.0 / 8.0 | 7.7✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.64 · 1게임 | 860✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 348.24 · 1게임 | 44.4%≈보통 / 불확실 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 44.4% · 1게임 | |
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 리산드라Bottom | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 4.67✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.86 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 6.0 / 3.0 / 8.0 | 9.0✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.7 · 1게임 | 900✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 402.09 · 1게임 | 35.9%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 26.1% · 1게임 | |
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 신드라Bottom | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 12.00✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.14 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 9.0 / 0.0 / 3.0 | 9.5✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5.97 · 1게임 | 1,036✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 312.08 · 1게임 | 63.2%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 25% · 1게임 | |
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 탈리야Bottom | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 5.75✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 11.0 / 4.0 / 12.0 | 8.7✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.08 · 1게임 | 1,610✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 581.35 · 1게임 | 71.9%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 31% · 1게임 | |
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 카밀Support | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 3.67✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3.17 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 8.0 / 6.0 / 14.0 | 1.4✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.17 · 1게임 | 761✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 341.98 · 1게임 | 57.9%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 42.2% · 1게임 | |
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 징크스Bottom | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 0.82!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4.2 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.0 / 11.0 / 4.0 | 7.4!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 9.35 · 1게임 | 589!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,483.57 · 1게임 | 56.3%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 52.5% · 1게임 | |
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 사일러스Jungle | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 6.00✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 8.0 / 2.0 / 4.0 | 9.0✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.84 · 1게임 | 529✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 502.28 · 1게임 | 38.7%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 62.5% · 1게임 | |
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 요네Top | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 0.10!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3.2 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 1.0 / 10.0 / 0.0 | 6.7!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 8.83 · 1게임 | 508!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 905.19 · 1게임 | 3.8%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 57.1% · 1게임 | |
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 암베사Top | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 4.33✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 8.0 / 3.0 / 5.0 | 8.9✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.78 · 1게임 | 1,385✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 460.01 · 1게임 | 48.1%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 29.3% · 1게임 | |
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 유나라Bottom | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 6.00✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 0.53 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 21.0 / 6.0 / 15.0 | 8.9✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.31 · 1게임 | 2,101✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 810.18 · 1게임 | 69.2%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 30% · 1게임 | |
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 세트Top | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.75✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.17 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 6.0 / 4.0 / 5.0 | 8.1✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 5.83 · 1게임 | 1,396✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 685.43 · 1게임 | 26.2%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 41.2% · 1게임 | |
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 자헨Top | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.75✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.2 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.0 / 4.0 / 6.0 | 8.5✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 8.29 · 1게임 | 793✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 734.09 · 1게임 | 28.2%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 28.6% · 1게임 | |
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