As atuações dos jogadores de League of Legends (LoL) são representadas por diversas estatísticas. Os números calculados no MOBA da Riot Games são usados para medir resultados, analisar desempenhos e ranquear as performances de pro players em campeonatos. Os dados, por exemplo, podem ser determinantes para a escolha do melhor atleta de uma competição ou partida. Conheça, a seguir, as estatísticas individuais mais usadas no LoL.
KDA (Kill/Death/Assistance) é a soma de abates e assistências dividida pelo número de mortes. É uma das estatísticas mais importantes do competitivo, pois mede a performance de um atleta levando em consideração sua participação em lutas (individuais e coletivas). Quanto maior o KDA, maior o desempenho do pro player. Exemplo: no primeiro split do CBLoL 2019, Felipe ''brTT'' Gonçalves, do Flamengo, obteve o maior KDA (9.69) da temporada regular.
CS e CSPM
CS (Creep Score) é o placar geral de tropas abatidas por um player. Já CSPM (Creep Score Per Minute) é a média de farm por minuto. As duas estatísticas revelam quem está farmando melhor durante uma partida ou campeonato. Exemplos: no Mid-Season Invitational (MSI) 2019, Lev "Nomanz" Yakshin, da Vega Squadron, foi o atleta com o maior CSPM (9.71) da fase de entrada. Já a maior média de CS (332.67) ficou nas mãos de Juckkirsts "Lloyd" Kongubon, da MEGA Esports.
Gold e GPM
Gold é o placar geral de ouro acumulado por um player ao fim do jogo. Já GPM (Gold Per Minute) é a média de ouro por minuto. Os resultados gerados por essas estatísticas quantificam a maneira como um determinado jogador está angariando recursos durante os confrontos (derrubando torres, inibidores, dragões, etc). Exemplo: nos playoffs do Circuito Desafiante 2019, Thiago "tinowns" Sartori, da paiN Gaming, foi o atleta com a maior média de gold (12.98k) e GPM (457) do primeiro split.
WR (Winrate) é a taxa de vitória de um time ou atleta durante um determinado torneio. A porcentagem é determinada pelo número de vitórias dividido pelo total de partidas disputadas. Assim, o resultado demonstra o quão bem-sucedida (ou não) se saiu uma equipe no intervalo de tempo calculado. Exemplo: Rasmus "Caps" Winther, Luka "Perkz" Perković e os demais jogadores da G2 Esports conquistaram o maior WR (61,1%) do MSI 2019 – fase de grupos.
K, D e A
Os atributos do KDA também são analisados separadamente: Kills (abates por jogo), Deaths (mortes por jogo) e Assistances (assistênci
... as por jogo). Exemplo: no primeiro split da League of Legends Championship Series (LCS), primeira divisão da América do Norte, três jogadores da Team Liquid dominaram as categorias individuais. Yiliang "Doublelift" Peng obteve a maior média de abates (4.22), Nicolaj "Jensen" Jensen a menor média de mortes (0.67) e Jo "CoreJJ" Yong-in a maior média de assistências (8.78).
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