 라이즈Middle | 54 승리 · 1 패배 | 80%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 5게임 | 2.23!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.26 · 5게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.8 / 9.0 / 12.6 | 6.6✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.27 · 5게임 | 1,019✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 961.93 · 5게임 | 48.8%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 42.7% · 5게임 | |
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 애니비아Middle | 22 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 3.54✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.11 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.0 / 5.0 / 13.0 | 6.4!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.58 · 2게임 | 685!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,110.49 · 2게임 | 52.3%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 56.4% · 2게임 | |
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 아리Middle | 21 승리 · 1 패배 | 50%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 1.76!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4.22 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 6.0 / 9.0 / 10.0 | 6.2!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.29 · 2게임 | 716!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 992.36 · 2게임 | 50.5%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 59.7% · 2게임 | |
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 야스오Middle | 21 승리 · 1 패배 | 50%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 0.53!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4.68 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.5 / 11.0 / 3.5 | 7.3!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.56 · 2게임 | 875!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,126.07 · 2게임 | 16.7%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 42.2% · 2게임 | |
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 요네Middle | 21 승리 · 1 패배 | 50%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 · 2게임 | 1.38!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3.81 · 2게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 10.0 / 13.0 / 7.5 | 6.5!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.18 · 2게임 | 1,150!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,271.9 · 2게임 | 39.9%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 45% · 2게임 | |
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 갈리오Middle | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.60!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3.67 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 4.0 / 5.0 / 9.0 | 6.7!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 9.44 · 1게임 | 684!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 860.86 · 1게임 | 48.1%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 78.6% · 1게임 | |
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 트위스티드 페이트Middle | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 4.00✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 4.0 / 4.0 / 12.0 | 6.4!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.71 · 1게임 | 785✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 695.08 · 1게임 | 43.2%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 33.3% · 1게임 | |
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 나르Top | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 3.75✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 5.0 / 4.0 / 10.0 | 6.8!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 7.19 · 1게임 | 746!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,008.36 · 1게임 | 48.4%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 42.9% · 1게임 | |
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 바이Jungle | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.00!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.14 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 4.0 / 7.0 / 10.0 | 6.7✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 6.35 · 1게임 | 480!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 766.43 · 1게임 | 43.8%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 60% · 1게임 | |
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 쓰레쉬Support | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.29!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 3 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 4.0 / 7.0 / 12.0 | 0.6!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1.81 · 1게임 | 390✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 269.94 · 1게임 | 59.3%!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 66.7% · 1게임 | |
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 오른Top | 10 승리 · 1 패배 | 0%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 1.00!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 2.4 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 4.0 / 8.0 / 4.0 | 5.7!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 8.14 · 1게임 | 572!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,291.46 · 1게임 | 44.4%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 36.4% · 1게임 | |
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 오로라Middle | 11 승리 · 0 패배 | 100%≈보통 / 불확실 · 승패 균형 · 95% 신뢰구간 | 2.22!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 4.6 · 1게임 · 경기별 값의 산술 평균입니다. KDA = (킬 + 어시스트) ÷ max(데스, 1). 8.0 / 9.0 / 12.0 | 7.0!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 8.46 · 1게임 | 1,089!개선 여지 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 1,148.29 · 1게임 | 57.1%✓기준보다 우수 · 동일한 선택 경기에서 같은 역할의 상대들 : 47.9% · 1게임 | |
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