Beste Jungle-Laner - Lane-Phase-Statistiken
Patch 26.19
70 Jungle-Champions, sortiert danach, wie sie auf Patch 26.19 bei Minute 15 gegen ihren Lane-Gegner abschneiden, aus 10.365 gewerteten Spielen. Qiyana gewinnt die Lane am deutlichsten: im Schnitt +390 Gold vorne und in 61% der Spiele in Führung. Nunu & Willump macht aus einem Goldvorsprung am häufigsten einen Sieg (71%), Rammus holt Rückstände am besten auf (46%).
- Patch
- 26.19
- Stärkster Laner
- Qiyana · +390
- Höchste Lane-Siegesrate
- Viego · 61.6%
- Nutzt Vorsprünge am besten
- Nunu & Willump · 71.0%
- Bestes Comeback
- Rammus · 45.9%
- Meiste Solo-Kills
- Kha'Zix · 0.34
Jungle
Smaragd+
Goldvorsprung bei 15
Patch 26.19 · Smaragd+ · NA gewertet Solo/Duo & Flex · Spiele: 10.365
Qiyana ist der Jungle-Lane-Bully von Patch 26.19: bei 15 Minuten im Schnitt +390 Gold, −0,1 CS und +44 EP vor dem gegnerischen Laner und in 61% der Spiele in Führung. In der ganzen Rolle halten 28% der Champions mit voller Stichprobe einen statistisch klaren Goldvorsprung bei 15.
Die Lane gewinnen und das Spiel gewinnen sind zwei verschiedene Dinge. Nunu & Willump macht aus einem Goldvorsprung in 71% der Fälle einen Sieg - Bestwert der Rolle -, während Rammus 46% der Spiele gewinnt, in denen er hinten liegt, das stärkste Comeback-Profil. Kha'Zix holt die meisten Solo-Kills vor 15 (0.34 pro Spiel) und Briar holt in 14% der Spiele First Blood.
Diese Zahlen stammen aus 10.365 gewerteten Solo/Duo- und Flex-Spielen auf dem nordamerikanischen Server, Patch 26.19, Smaragd+. Ein Champion braucht 30 Spiele mit 15-Minuten-Momentaufnahme, bevor eine Lane-Zahl gezeigt wird, und 200 Spiele, um an der Spitze dieser Seite zu stehen. Die MetaBot-Desktop-App teilt dieselbe Tabelle in Eisen–Silber, Gold–Platin und Smaragd+ auf und ergänzt eine Lane-Karte von Goldvorsprung gegen Scaling.
Top 3 Jungle-Laner
Rang | Champion | Profil | Gold @15 | CS @15 | EP @15 | Lane-SR | Sieg vorne | Sieg hinten | Solo-Kills | First Blood | Scaling | Siegesrate | Pick-Anteil | Spiele |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lane-Bully | +390 | −0,1 | +44 | 61.3% | 59.0% | 32.7% | 0.19 | 11.4% | −3,9 | 48.5% | 2.1% | 429 | |
| 2 | Lane-Bully | +374 | +0,2 | +53 | 61.2% | 60.6% | 32.0% | 0.34 | 7.7% | −1,5 | 49.8% | 4.0% | 822 | |
| 3 | Lane-Bully | +369 | −2,9 | −57 | 58.8% | 62.4% | 30.7% | 0.33 | 13.5% | −8,3 | 49.2% | 2.8% | 579 | |
| 4 | Lane-Bully | +363 | +2,8 | +175 | 61.6% | 62.5% | 35.4% | 0.19 | 6.3% | −1,4 | 52.2% | 4.2% | 872 | |
| 5 | Lane-Bully | +295 | +11,6 | +522 | 59.4% | 59.1% | 28.5% | 0.25 | 5.2% | −6,6 | 46.7% | 3.3% | 688 | |
| 6 | Lane-Bully | +239 | +1,6 | +67 | 55.9% | 68.8% | 34.8% | 0.25 | 10.3% | +3,5 | 54.0% | 3.0% | 631 | |
| 7 | Lane-Bully | +218 | +7,2 | +295 | 54.9% | 62.4% | 40.4% | 0.20 | 6.5% | −1,9 | 52.5% | 2.4% | 495 | |
| 8 | Lane-Bully | +183 | +0,1 | +34 | 56.3% | 66.7% | 29.0% | 0.11 | 7.6% | +0,9 | 50.0% | 2.2% | 462 | |
| 9 | Lane-Bully | +163 | −3,1 | +31 | 55.9% | 58.7% | 35.4% | 0.24 | 9.7% | −2,7 | 48.5% | 3.8% | 791 | |
| 10 | Lane-Bully | +143 | +7,5 | +169 | 53.2% | 60.8% | 36.8% | 0.17 | 7.4% | +0,2 | 49.5% | 4.3% | 893 | |
| 11 | Ausgeglichen | +121 | +1,3 | −56 | 56.3% | 61.6% | 35.1% | 0.23 | 8.9% | −7,0 | 49.3% | 1.1% | 225 | |
| 12 | Ausgeglichen | +93 | +6,8 | +290 | 54.4% | 62.9% | 39.7% | 0.26 | 4.1% | −6,0 | 52.5% | 1.7% | 345 | |
| 13 | Ausgeglichen | +77 | +7,4 | +290 | 52.9% | 65.8% | 37.0% | 0.18 | 5.5% | −0,9 | 52.2% | 3.7% | 766 | |
| 14 | Ausgeglichen | +76 | +0,6 | +80 | 54.2% | 62.5% | 36.9% | 0.28 | 8.2% | +7,4 | 50.8% | 2.2% | 451 | |
| 15 | Ausgeglichen | +64 | +8,8 | +366 | 52.8% | 63.4% | 36.1% | 0.12 | 6.9% | −6,8 | 50.4% | 2.6% | 534 | |
| 16 | Ausgeglichen | +18 | −6,2 | −147 | 49.9% | 64.2% | 40.2% | 0.23 | 7.2% | +0,7 | 52.2% | 1.9% | 389 | |
| 17 | Stabilisator | +1 | −10,4 | −252 | 51.1% | 63.7% | 45.0% | 0.17 | 9.0% | −4,3 | 54.7% | 1.3% | 267 | |
| 18 | Ausgeglichen | −10 | −3,4 | −38 | 50.5% | 65.9% | 39.0% | 0.20 | 8.7% | +7,8 | 52.2% | 3.0% | 624 | |
| 19 | Ausgeglichen | −23 | −0,2 | −66 | 49.5% | 58.0% | 32.9% | 0.15 | 6.7% | −5,3 | 45.5% | 2.1% | 446 | |
| 20 | Ausgeglichen | −54 | +5,1 | +59 | 48.1% | 64.9% | 35.0% | 0.24 | 10.8% | −6,4 | 49.0% | 1.2% | 241 | |
| 21 | Snowballer | −71 | −1,2 | −111 | 46.6% | 65.0% | 31.9% | 0.22 | 10.9% | +0,8 | 47.6% | 1.3% | 267 | |
| 22 | Stabilisator | −76 | −2,6 | −91 | 48.1% | 62.1% | 42.8% | 0.21 | 8.0% | +2,6 | 51.9% | 3.3% | 676 | |
| 23 | Ausgeglichen | −142 | −1,6 | −156 | 43.4% | 63.3% | 39.2% | 0.21 | 8.8% | +0,9 | 49.5% | 3.7% | 758 | |
| 24 | Ausgeglichen | −144 | −7,5 | −18 | 46.5% | 58.6% | 40.8% | 0.17 | 6.1% | +9,9 | 48.6% | 1.3% | 278 | |
| 25 | Ausgeglichen | −186 | −4,2 | −174 | 46.2% | 61.3% | 38.2% | 0.15 | 7.3% | −3,6 | 48.8% | 2.5% | 523 | |
| 26 | Ausgeglichen | −188 | −2,3 | −78 | 41.0% | 58.9% | 37.0% | 0.22 | 12.5% | +1,2 | 46.1% | 2.8% | 570 | |
| 27 | Scaler | −208 | +1,0 | −147 | 43.1% | 69.9% | 37.2% | 0.13 | 3.9% | +13,4 | 51.0% | 1.9% | 388 | |
| 28 | Scaler | −239 | −3,8 | −120 | 46.1% | 55.1% | 41.3% | 0.12 | 6.5% | +3,0 | 47.5% | 1.9% | 385 | |
| 29 | Scaler | −266 | −4,6 | −232 | 41.7% | 65.3% | 40.4% | 0.17 | 7.3% | +11,5 | 51.6% | 1.2% | 246 | |
| 30 | Stabilisator | −307 | +0,1 | −60 | 40.6% | 61.3% | 41.9% | 0.12 | 6.2% | −1,1 | 50.0% | 3.7% | 758 | |
| 31 | Scaler | −357 | −3,8 | −356 | 38.5% | 63.2% | 36.7% | 0.08 | 2.5% | +2,2 | 46.7% | 1.3% | 276 | |
| 32 | Stabilisator | −390 | −7,1 | −265 | 38.2% | 71.0% | 42.9% | 0.06 | 7.0% | +1,4 | 53.5% | 1.7% | 344 | |
| 33 | Stabilisator | −393 | −4,8 | −258 | 40.7% | 60.8% | 44.6% | 0.14 | 6.4% | −5,5 | 51.5% | 1.4% | 297 | |
| 34 | Ausgeglichen | −409 | −5,9 | −317 | 37.9% | 60.4% | 38.2% | 0.10 | 5.1% | −7,7 | 46.3% | 1.2% | 255 | |
| 35 | Ausgeglichen | −478 | −9,4 | −326 | 37.0% | 68.4% | 37.2% | 0.07 | 3.9% | +1,3 | 49.0% | 1.8% | 363 | |
| 36 | Scaler | −634 | −12,6 | −527 | 29.0% | 80.0% | 45.9% | 0.07 | 7.6% | +5,4 | 56.0% | 1.1% | 225 | |
| 37 | Lane-Bully | +518 | +9,2 | +500 | 65.6% | 54.8% | — | 0.11 | 4.7% | — | 46.9% | 0.3% | 64Kleine Stichprobe | |
| 38 | Lane-Bully | +346 | −0,4 | −45 | 55.8% | 44.8% | 28.9% | 0.15 | 2.9% | −9,4 | 38.2% | 0.8% | 173Kleine Stichprobe | |
| 39 | Lane-Bully | +279 | +0,5 | +110 | 61.5% | 59.7% | 40.5% | 0.14 | 6.4% | +12,5 | 52.3% | 0.5% | 109Kleine Stichprobe | |
| 40 | Ausgeglichen | +193 | +2,2 | −53 | 56.4% | 53.2% | 39.6% | 0.10 | 8.1% | +1,3 | 46.8% | 0.5% | 111Kleine Stichprobe | |
| 41 | Snowballer | +151 | +5,9 | +280 | 51.8% | 62.1% | 35.2% | 0.17 | 4.4% | −14,0 | 49.1% | 0.6% | 114Kleine Stichprobe | |
| 42 | Ausgeglichen | +129 | +11,2 | +373 | 57.1% | — | — | 0.33 | 2.7% | — | 59.5% | 0.2% | 37Kleine Stichprobe | |
| 43 | Snowballer | +117 | +16,0 | +559 | 58.6% | 68.0% | 35.8% | 0.08 | 7.0% | +0,3 | 54.3% | 0.6% | 129Kleine Stichprobe | |
| 44 | Ausgeglichen | +117 | +6,2 | +132 | 56.3% | 60.3% | 31.1% | 0.17 | 7.6% | +6,9 | 46.7% | 0.5% | 105Kleine Stichprobe | |
| 45 | Snowballer | +100 | −2,9 | −127 | 57.1% | 62.5% | 29.2% | 0.26 | 9.4% | +1,2 | 48.5% | 0.8% | 171Kleine Stichprobe | |
| 46 | Stabilisator | +81 | −6,1 | −130 | 51.6% | 64.2% | 43.4% | 0.12 | 12.0% | +5,1 | 54.4% | 0.8% | 158Kleine Stichprobe | |
| 47 | Ausgeglichen | +67 | +17,1 | +627 | 54.0% | 66.7% | 34.4% | 0.26 | 4.9% | −14,5 | 53.5% | 0.7% | 144Kleine Stichprobe | |
| 48 | Ausgeglichen | +2 | −4,8 | −235 | 45.5% | 51.4% | 38.1% | 0.14 | 6.5% | — | 44.2% | 0.4% | 77Kleine Stichprobe | |
| 49 | Ausgeglichen | −9 | +6,0 | +147 | 50.5% | 61.1% | 32.1% | 0.19 | 4.7% | +1,7 | 46.7% | 0.5% | 107Kleine Stichprobe | |
| 50 | Ausgeglichen | −50 | −5,5 | −150 | 50.8% | 62.5% | 38.7% | 0.16 | 3.2% | — | 50.8% | 0.3% | 63Kleine Stichprobe | |
| 51 | Ausgeglichen | −51 | −6,8 | −339 | 48.9% | — | — | 0.18 | 4.4% | — | 55.6% | 0.2% | 45Kleine Stichprobe | |
| 52 | Ausgeglichen | −87 | +10,1 | +394 | 44.8% | — | 25.0% | 0.08 | 3.4% | — | 45.8% | 0.3% | 59Kleine Stichprobe | |
| 53 | Ausgeglichen | −95 | +3,8 | 0 | 45.7% | — | — | 0.33 | 5.6% | — | 52.8% | 0.2% | 36Kleine Stichprobe | |
| 54 | Stabilisator | −107 | +0,6 | +82 | 47.4% | 66.7% | 47.5% | 0.21 | 2.6% | — | 56.4% | 0.4% | 78Kleine Stichprobe | |
| 55 | Ausgeglichen | −114 | +0,1 | −89 | 48.6% | — | — | 0.17 | 5.7% | — | 57.1% | 0.2% | 35Kleine Stichprobe | |
| 56 | Ausgeglichen | −126 | +5,6 | +206 | 41.7% | — | — | 0.06 | 2.1% | — | 54.2% | 0.2% | 48Kleine Stichprobe | |
| 57 | Ausgeglichen | −134 | +3,1 | −24 | 44.0% | — | — | 0.22 | 11.8% | — | 41.2% | 0.3% | 51Kleine Stichprobe | |
| 58 | Snowballer | −172 | −0,8 | −105 | 50.6% | 62.6% | 29.2% | 0.24 | 5.5% | −8,8 | 46.7% | 0.9% | 182Kleine Stichprobe | |
| 59 | Ausgeglichen | −177 | +5,8 | +48 | 43.6% | 73.8% | 34.6% | 0.12 | 5.6% | +15,7 | 51.4% | 0.7% | 142Kleine Stichprobe | |
| 60 | Ausgeglichen | −197 | −4,8 | −181 | 43.0% | 69.8% | 36.8% | 0.28 | 3.0% | — | 51.0% | 0.5% | 100Kleine Stichprobe | |
| 61 | Ausgeglichen | −201 | −5,1 | −195 | 48.2% | — | — | 0.09 | 14.3% | — | 58.9% | 0.3% | 56Kleine Stichprobe | |
| 62 | Ausgeglichen | −241 | +1,4 | +106 | 37.1% | — | — | 0.11 | 0.0% | — | 44.4% | 0.2% | 36Kleine Stichprobe | |
| 63 | Stabilisator | −244 | −1,8 | −100 | 39.1% | 68.0% | 43.6% | 0.22 | 10.9% | — | 52.7% | 0.6% | 129Kleine Stichprobe | |
| 64 | Ausgeglichen | −262 | −13,3 | −540 | 40.7% | 45.7% | 39.2% | 0.15 | 12.8% | — | 41.9% | 0.4% | 86Kleine Stichprobe | |
| 65 | Stabilisator | −357 | −7,5 | −186 | 38.0% | 72.2% | 43.2% | 0.09 | 4.2% | −10,7 | 54.5% | 0.7% | 143Kleine Stichprobe | |
| 66 | Stabilisator | −379 | −7,2 | −371 | 39.0% | — | 47.2% | 0.12 | 3.4% | — | 54.2% | 0.3% | 59Kleine Stichprobe | |
| 67 | Scaler | −555 | −15,3 | −578 | 31.8% | 61.1% | 40.0% | 0.03 | 3.4% | +12,1 | 47.1% | 0.8% | 174Kleine Stichprobe | |
| 68 | Ausgeglichen | −623 | −8,6 | −427 | 24.4% | — | 23.5% | 0.04 | 6.7% | — | 31.1% | 0.2% | 45Kleine Stichprobe | |
| 69 | Stabilisator | −702 | −4,8 | −397 | 25.7% | — | 47.3% | 0.07 | 2.7% | — | 51.4% | 0.4% | 74Kleine Stichprobe | |
| 70 | Ausgeglichen | −846 | −10,7 | −528 | 23.3% | — | — | 0.00 | 6.7% | — | 53.3% | 0.1% | 30Kleine Stichprobe | |
Jede Lane, nach Rang aufgeteilt, live in der App
Der Lane-Phase-Tab der Desktop-App ergänzt die Bänder Eisen–Silber, Gold–Platin und Smaragd+, eine Lane-Karte von Goldvorsprung gegen Scaling und eine Aufschlüsselung pro Champion, wie Vorsprünge zu Siegen werden.
- Rangbänder: Eisen–Silber, Gold–Platin, Smaragd+
- Lane-Karte: Goldvorsprung bei 15 gegen Late-Game-Scaling
- Vorsprungsverwertung und Lieblings-Lanes für jeden Champion
Jungle-Lane-Archetypen auf Patch 26.19
Jeder Champion bekommt aus seinen eigenen Zahlen ein Label: Ein Lane-Bully hält bei 15 einen klaren Goldvorsprung, ein Scaler verliert die Lane und gewinnt spät, ein Snowballer verwertet große Vorsprünge weit besser, als er aufholt, und ein Stabilisator gewinnt auch aus dem Rückstand. Es werden nur Champions mit mindestens 200 Spielen aufgeführt.
Lane-Bully
Gewinnt die Lane zuverlässig und setzt den Gegner früh unter Druck: ein statistisch eindeutiger Goldvorsprung bei 15.
Snowballer
Macht aus einem großen Vorsprung deutlich öfter einen Sieg, als er einen Rückstand aufholt.
KindredGewinnt 74% mit 1.000+ Gold Vorsprung, 32% aus dem Rückstand
Scaler
Übersteht eine schwere Lane und gewinnt umso öfter, je länger das Spiel dauert.
Bel'Veth−208 Gold bei 15, Siegesrate steigt bis ins Late Game um +13,4 Punkte
Xin Zhao−266 Gold bei 15, Siegesrate steigt bis ins Late Game um +11,5 Punkte
Rammus−634 Gold bei 15, Siegesrate steigt bis ins Late Game um +5,4 Punkte
Vi−239 Gold bei 15, Siegesrate steigt bis ins Late Game um +3,0 Punkte
Fiddlesticks−357 Gold bei 15, Siegesrate steigt bis ins Late Game um +2,2 Punkte
Stabilisator
Holt Rückstände häufig auf - eine verlorene Lane heißt selten ein verlorenes Spiel.
EliseGewinnt 45% der Spiele aus dem Rückstand (+1 Gold bei 15)
AmumuGewinnt 45% der Spiele aus dem Rückstand (−393 Gold bei 15)
Nunu & WillumpGewinnt 43% der Spiele aus dem Rückstand (−390 Gold bei 15)
WukongGewinnt 43% der Spiele aus dem Rückstand (−76 Gold bei 15)
Cho'GathGewinnt 42% der Spiele aus dem Rückstand (−307 Gold bei 15)
So liest du diese Statistiken
Der Lane-Gegner ist der gegnerische Spieler auf derselben Rolle. Jeder Vorsprung ist der Wert dieses Champions minus dem des Gegners im 15:00-Frame - Gold, CS (Vasallen plus Monster) und EP - über alle Spiele gemittelt und mit 95%-Konfidenzintervall. Ein Champion gilt nur dann als „vorne“ oder „hinten“, wenn das gesamte Intervall auf einer Seite von null liegt; sonst liegt der Vorsprung innerhalb der Fehlertoleranz.
Die Lane-Siegesrate ist der Anteil der Spiele mit einem Goldvorsprung bei 15:00. Siegesrate mit Vorsprung bzw. Rückstand teilen dieselben Spiele nach diesem Vorsprung auf, jede solche Rate trägt ein Wilson-95%-Intervall; ein Champion braucht 30 Spiele in einem Band, bevor die Zahl gezeigt wird. Die 1.000-Gold-Bänder isolieren große Vorsprünge und Rückstände.
Solo-Kills zählen Kills ohne Assist am Lane-Gegner vor 15:00; First Blood ist der Anteil der Spiele, in denen dieser Spieler ihn geholt hat. Scaling ist die Siegesrate spät minus früh, geteilt an der durchschnittlichen Spieldauer der Population, und braucht 40 Spiele auf jeder Seite. Champions unter 200 Spielen tragen den Hinweis „Kleine Stichprobe“ und stehen nie an der Spitze der Seite.
Daten: 10.365 gewertete Solo/Duo- und Flex-Spiele auf dem nordamerikanischen Server, Patch 26.19, alle Ränge zusammen. Die Rangbänder gruppieren Spiele nach dem Rang des Ausgangsspielers: Eisen–Silber, Gold–Platin und Smaragd aufwärts. Remakes und nicht gewertete Warteschlangen sind ausgeschlossen, und eine Lane zählt nur, wenn genau ein Spieler pro Team die Rolle hat.
Siehe auch
Help us maintain accuracy! If you notice incorrect stats, missing data, or any issues, your feedback directly improves the quality of our data for the entire community.
LoL-Lane-Phase-FAQ - Jungle, Patch 26.19
Welcher Jungle-Champion gewinnt auf Patch 26.19 am häufigsten die Lane?
Qiyana hat auf Patch 26.19 den größten Jungle-Lane-Vorsprung: bei 15 Minuten im Schnitt +390 Gold und −0,1 CS vor dem Lane-Gegner, in 61% der Spiele in Führung, über 429 gewertete Spiele.
Was bedeutet „Goldvorsprung bei 15“?
Es ist das Gesamtgold dieses Champions minus dem Gesamtgold des Lane-Gegners bei Minute 15 der Spiel-Timeline, gemittelt über alle Spiele, in denen beide Spieler eine 15-Minuten-Momentaufnahme haben. Ein positiver Wert heißt, dass der Champion in der Lane meist vorne liegt; der Konfidenzbereich auf jeder Seite zeigt, ob dieser Vorsprung statistisch klar ist oder im Rauschen liegt.
Heißt die Lane gewinnen auch das Spiel gewinnen?
Nicht automatisch. Auf Jungle macht Nunu & Willump aus einem Goldvorsprung bei 15 in 71% der Fälle einen Sieg, während Rammus noch 46% der Spiele gewinnt, in denen er hinten liegt. Vergleiche die Spalten „Sieg vorne“ und „Sieg hinten“: Ein Champion mit großer Lücke lebt und stirbt mit seiner Lane, einer mit kleiner Lücke kann sich eine schwierige Lane-Phase leisten.
Welche Jungle-Champions sind gerade Lane-Bullies?
Auf Patch 26.19 halten 10 Jungle-Champions mit voller Stichprobe einen statistisch klaren Goldvorsprung bei 15 Minuten. Die größten: Qiyana, Kha'Zix, Briar, Viego, Hecarim. Lane-Bully heißt hier, dass der gesamte 95%-Konfidenzbereich des Goldvorsprungs über null liegt, nicht nur ein positiver Durchschnitt.
Was ist die Lane-Siegesrate?
Der Anteil der Spiele eines Champions, in denen er bei Minute 15 irgendeinen Goldvorsprung gegenüber dem Lane-Gegner hatte. Die Größe des Vorsprungs bleibt außen vor, daher ergänzt sie den Goldvorsprung: Eine hohe Lane-Siegesrate mit kleinem Durchschnittsvorsprung heißt, die Lane wird oft knapp gewonnen; ein großer Vorsprung bei mittlerer Lane-Siegesrate bedeutet gelegentliche Kantersiege.
Woher stammen diese Daten?
Aus 10.365 gewerteten Solo/Duo- und Flex-Spielen auf dem nordamerikanischen Server für Patch 26.19, mit Riots Match-Timelines für die 15-Minuten-Momentaufnahme. Auf dieser Seite sind alle Ränge zusammengefasst; die MetaBot-Desktop-App teilt dieselbe Tabelle in Eisen–Silber, Gold–Platin und Smaragd+ auf. Remakes und nicht gewertete Warteschlangen sind ausgeschlossen, und eine Lane zählt nur, wenn genau ein Spieler pro Team die Rolle hat.