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Los mejores luchadores Duo Showdown

Principales selecciones de Duo Showdown por tasa de victorias, tasa de uso y puntuación meta.

SoloDuoTrio

Coeficiente de Gini: 0.54

El juego está perfectamente equilibrado cuando cada tasa de uso es igual, lo que produce un coeficiente de Gini de 0.

Muestras totales: 661.880

Muestras totales registradas para la categoría seleccionada durante los últimos 7 días.

# Combatiente Tasa de victorias % Tasa de uso % Metapuntuación
#1 31.5% 2.14% 9.2
#2 28.8% 7.59% 8.7
#3 30.3% 1.72% 8.2
#4
Kit Icon Kit
24.3% 3.72% 6.7
#5 24.6% 2.17% 6.3
#6
Bo Icon Bo
27.0% 1.19% 6.0
#7 23.4% 1.53% 5.3
#8 26.4% 0.99% 5.2
#9 23.4% 1.39% 5.1
#10 19.6% 1.99% 4.4
#11 18.3% 3.24% 4.3
#12 21.3% 1.20% 4.2
#13
Stu Icon Stu
21.3% 1.22% 4.2
#14 18.6% 2.19% 4.2
#15 26.9% 0.63% 4.1
#16
Max Icon Max
21.8% 1.08% 4.1
#17 17.8% 2.95% 4.1
#18
Meg Icon Meg
24.0% 0.81% 4.0
#19 17.7% 2.61% 4.0
#20 19.4% 1.47% 3.9
#21 25.5% 0.64% 3.8
#22 24.4% 0.70% 3.8
#23 17.0% 2.78% 3.8
#24 24.3% 0.68% 3.7
#25 20.9% 0.98% 3.7
#26 17.6% 1.89% 3.7
#27 16.9% 2.57% 3.7
#28 16.2% 8.65% 3.7
#29 18.8% 1.32% 3.6
#30 17.4% 1.83% 3.6
#31 17.4% 1.52% 3.4
#32 20.6% 0.83% 3.3
#33 16.5% 1.51% 3.1
#34 15.8% 1.76% 3.1
#35 26.6% 0.43% 3.0
#36 25.6% 0.45% 3.0
#37 24.3% 0.52% 3.0
#38 20.1% 0.76% 3.0
#39 16.8% 1.26% 3.0
#40
Emz Icon Emz
15.1% 1.94% 3.0
#41 14.7% 2.23% 3.0
#42 20.8% 0.67% 2.9
#43 23.8% 0.47% 2.8
#44 20.4% 0.68% 2.8
#45 15.4% 1.10% 2.5
#46 18.0% 0.65% 2.3
#47
Bea Icon Bea
17.5% 0.69% 2.3
#48 24.7% 0.33% 2.2
#49
Eve Icon Eve
21.7% 0.41% 2.2
#50 21.5% 0.42% 2.2
#51 18.5% 0.59% 2.2
#52 17.3% 0.62% 2.1
#53 18.5% 0.51% 2.0
#54 16.9% 0.60% 2.0
#55 16.3% 0.67% 2.0
#56 23.7% 0.29% 1.9
#57 20.4% 0.40% 1.9
#58
Gus Icon Gus
19.2% 0.41% 1.8
#59 16.1% 0.60% 1.8
#60 22.3% 0.29% 1.7
#61 24.5% 0.23% 1.6
#62 20.4% 0.31% 1.6
#63 22.9% 0.24% 1.5
#64 19.7% 0.31% 1.5
#65 26.9% 0.17% 1.4
#66 28.8% 0.14% 1.3
#67 24.6% 0.19% 1.3
#68 21.7% 0.21% 1.3
#69 15.6% 0.40% 1.3
#70 15.4% 0.43% 1.3
#71 13.9% 0.49% 1.3
#72 12.5% 0.61% 1.3
#73 12.1% 0.71% 1.3
#74 24.7% 0.17% 1.2
#75 15.9% 0.36% 1.2
#76
Lou Icon Lou
15.6% 0.36% 1.2
#77 15.5% 0.35% 1.2
#78
Moe Icon Moe
25.9% 0.14% 1.1
#79 20.5% 0.20% 1.1
#80 17.4% 0.28% 1.1
#81 13.3% 0.44% 1.1
#82 17.0% 0.25% 1.0
#83 13.9% 0.37% 1.0
#84 10.2% 0.72% 1.0
#85 19.5% 0.18% 0.9
#86 14.4% 0.29% 0.9
#87 14.1% 0.30% 0.9
#88 13.8% 0.34% 0.9
#89 13.6% 0.32% 0.9
#90 24.4% 0.10% 0.8
#91 20.0% 0.15% 0.8
#92 12.2% 0.37% 0.8
#93 12.1% 0.37% 0.8
#94 19.7% 0.13% 0.7
#95 13.3% 0.27% 0.7
#96 19.6% 0.11% 0.6
#97
Sam Icon Sam
19.2% 0.11% 0.6
#98
Pam Icon Pam
11.5% 0.27% 0.6
#99 11.4% 0.28% 0.6
#100
R-T Icon R-T
20.0% 0.09% 0.5
#101 18.1% 0.11% 0.5
#102
Ash Icon Ash
10.8% 0.23% 0.5
#103 10.3% 0.22% 0.4
#104 8.9% 0.19% 0.3
#105 15.8% 0.05% 0.2

Metaresumen

Una descripción general en lenguaje sencillo de Duo Enfrentamiento, basada en los datos actuales de siete días consecutivos.

Mejor en general Metapuntuación 9,2
Tasa de ganancias más alta 31,5% de tasa de ganancia
Más utilizado 8,65% tasa de uso
Menos usado 0,05% tasa de uso
Más subestimado Gana #4 · Usa #97

En Duo Enfrentamiento, Nori lidera con un Meta Score de 9,2/10. Nori tiene la tasa de ganancia más alta con 31,5%, mientras que Edgar es la más utilizada con 8,65%.

Juju es el brawler más infravalorado: ocupa el puesto #4 por tasa de victorias, pero solo el #97 por tasa de uso. Esa diferencia sugiere que sus resultados son mejores de lo que indica su popularidad.

Chuck es el menos utilizado en 0,05%. Los resultados de bajo uso son más volátiles, por lo que esto no significa automáticamente que la elección sea débil.

Esta vista contiene 661.880 apariciones de luchadores registradas y tiene un coeficiente de Gini de 0.54, clasificado como Desequilibrado. Los valores de Gini más bajos significan que el uso se distribuye de manera más uniforme en toda la lista.

Preguntas frecuentes

¿Qué selecciones son actualmente las mejores en Duo Enfrentamiento?

Nori, Surge y Starr Nova lideran actualmente esta tabla por Meta Score. Meta Score premia las altas tasas de ganancia y al mismo tiempo requiere un uso suficiente para que el resultado sea más confiable.

¿Cómo se calcula el Meta Score?

Para la vista seleccionada, la tasa de victorias y la tasa de uso de cada luchador están normalizadas con respecto a los valores más altos de la tabla. La tasa de ganancia tiene una ponderación más fuerte, mientras que la tasa de uso pasa por un factor de confianza saturante: las selecciones de uso muy bajo son penalizadas, pero la popularidad adicional rápidamente proporciona un beneficio decreciente. El resultado combinado se normaliza a una puntuación de 0 a 10, se limita a 10 y se redondea a un decimal.

¿Cómo se calculan la tasa de ganancias y la tasa de uso?

La tasa de victorias son las victorias registradas de un luchador divididas por sus usos registrados. La tasa de uso son los usos de ese luchador divididos por todas las apariencias de los luchadores en el modo, categoría y, cuando corresponda, nivel clasificado seleccionados.

¿Cómo se identifica la elección más subestimada?

Comparamos el rango de tasa de victorias de cada luchador con su rango de tasa de uso. Una elección es un candidato subestimado cuando su posición de tasa de victorias es sustancialmente mejor que su posición de popularidad, su tasa de victorias está por encima del promedio ponderado de la vista y tiene al menos 25 apariciones estimadas. Esta es una señal de descubrimiento, no una garantía de que la elección sea la mejor para cada mapa o enfrentamiento.

¿Qué significa el coeficiente de Gini?

El coeficiente de Gini mide qué tan concentrado está el uso de cazas. Un valor de 0 significa que todos los luchadores tienen la misma tasa de uso. Los valores más altos significan que el juego se concentra en menos selecciones, lo que indica una meta distribuida menos uniformemente.

¿Qué tan recientes son los datos?

El backend recopila datos de batalla de perfil cada dos minutos, publica metatablas agregadas diariamente y elimina estadísticas de más de siete días. Total Samples cuenta las apariciones de los luchadores, no los jugadores o partidos únicos.

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