Laner Mid Lane Terbaik - Statistik Lane Phase
Patch 26.20
89 champion Mid Lane diurutkan berdasarkan performa melawan lawan lane di menit 15 pada patch 26.20, dari 15.067 game ranked. Irelia paling dominan di lane dengan rata-rata unggul +879 gold dan unggul di 66% game. Annie paling sering mengubah keunggulan gold jadi kemenangan (71%), sementara Aurelion Sol paling jago bangkit dari ketertinggalan (45%).
- Patch
- 26.20
- Laner terkuat
- Irelia · +879
- Lane win rate tertinggi
- Irelia · 66.1%
- Terbaik menutup keunggulan
- Annie · 71.1%
- Terbaik dari posisi tertinggal
- Aurelion Sol · 45.2%
- Solo kill terbanyak
- Irelia · 1.81
Mid Lane
Gold–Platinum
Gold lead di menit 15
Patch 26.20 · Gold–Platinum · NA ranked Solo/Duo & Flex · Game: 15.067
Irelia adalah lane bully Mid Lane di patch 26.20: rata-rata unggul +879 gold, +20,7 CS, dan +281 XP atas laner musuh di menit 15, dan unggul di 66% game. Di seluruh role, 30% champion dengan sampel penuh punya keunggulan gold yang jelas secara statistik di menit 15.
Menang lane dan menang game adalah dua skill berbeda. Annie mengubah keunggulan gold jadi kemenangan 71% dari waktu, terbaik di role ini, sementara Aurelion Sol menang 45% game yang dimulai dari ketertinggalan, profil comeback terkuat. Irelia mengambil solo kill terbanyak sebelum menit 15 (1.81 per game) dan Irelia mendapat first blood di 21% game.
Angka ini berasal dari 15.067 game ranked Solo/Duo dan Flex di server North America, patch 26.20, Gold–Platinum. Champion butuh 30 game dengan snapshot menit ke-15 sebelum angka lane ditampilkan dan 200 game agar bisa jadi sorotan halaman ini. Aplikasi desktop MetaBot membagi tabel yang sama ke bracket Iron–Silver, Gold–Platinum, dan Emerald+ serta menambahkan peta lane keunggulan gold terhadap scaling.
3 laner Mid Lane terbaik
Peringkat | Champion | Profil | Gold @15 | CS @15 | XP @15 | WR Lane | Menang Saat Unggul | Menang Saat Tertinggal | Solo Kill | First Blood | Scaling | Win Rate | Pick Share | Match |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lane bully | +879 | +20,7 | +281 | 66.1% | 53.2% | 33.1% | 1.81 | 20.9% | −10,8 | 45.8% | 1.3% | 382 | |
| 2 | Lane bully | +468 | +7,6 | +16 | 61.5% | 63.4% | 41.6% | 1.21 | 14.9% | −0,9 | 55.0% | 0.7% | 202 | |
| 3 | Lane bully | +427 | −0,5 | +188 | 62.2% | 57.9% | 36.8% | 1.21 | 8.2% | −1,3 | 49.7% | 3.3% | 997 | |
| 4 | Lane bully | +372 | −1,6 | +163 | 61.9% | 57.2% | 34.0% | 1.45 | 15.0% | −4,6 | 48.1% | 1.8% | 526 | |
| 5 | Lane bully | +340 | +13,0 | +149 | 60.3% | 55.1% | 32.2% | 1.08 | 9.2% | 0,0 | 46.1% | 1.9% | 577 | |
| 6 | Lane bully | +288 | −4,6 | −56 | 58.7% | 60.4% | 43.2% | 1.44 | 14.1% | −3,5 | 53.4% | 3.2% | 959 | |
| 7 | Lane bully | +260 | −6,7 | −122 | 55.7% | 56.6% | 35.0% | 1.20 | 14.3% | −6,7 | 46.8% | 3.0% | 896 | |
| 8 | Lane bully | +225 | +9,3 | +94 | 55.2% | 63.4% | 38.8% | 1.07 | 13.1% | −1,6 | 52.4% | 5.5% | 1.667 | |
| 9 | Lane bully | +188 | −2,0 | +62 | 55.6% | 47.5% | 35.0% | 1.53 | 17.3% | +4,7 | 42.5% | 1.2% | 365 | |
| 10 | Lane bully | +166 | −1,3 | +187 | 56.7% | 60.4% | 40.8% | 1.38 | 16.7% | −3,6 | 52.2% | 2.1% | 640 | |
| 11 | Seimbang | +128 | −4,6 | −287 | 52.9% | 58.8% | 39.5% | 0.98 | 13.9% | +7,1 | 49.9% | 1.3% | 381 | |
| 12 | Lane bully | +127 | +6,2 | +201 | 55.5% | 64.1% | 41.5% | 0.90 | 6.6% | −5,3 | 53.7% | 1.8% | 529 | |
| 13 | Lane bully | +118 | −4,2 | +80 | 54.9% | 64.3% | 35.8% | 1.10 | 13.9% | −3,1 | 51.6% | 2.9% | 864 | |
| 14 | Seimbang | +94 | −9,1 | −249 | 52.4% | 58.5% | 37.6% | 0.40 | 4.6% | +1,6 | 48.2% | 1.6% | 496 | |
| 15 | Seimbang | +38 | +0,2 | +71 | 51.8% | 62.8% | 38.1% | 1.13 | 10.8% | +1,7 | 50.7% | 2.1% | 629 | |
| 16 | Seimbang | +35 | +13,8 | +118 | 51.6% | 58.6% | 38.7% | 0.53 | 2.3% | −0,1 | 49.0% | 3.9% | 1.168 | |
| 17 | Seimbang | +29 | +0,8 | +286 | 49.5% | 59.4% | 36.9% | 0.80 | 12.8% | −7,1 | 47.7% | 0.9% | 281 | |
| 18 | Seimbang | +21 | −12,3 | −98 | 49.4% | 64.4% | 35.6% | 1.22 | 9.3% | +2,4 | 50.0% | 2.5% | 740 | |
| 19 | Stabilizer | −7 | +5,1 | +178 | 47.6% | 61.5% | 44.3% | 0.78 | 5.1% | +8,8 | 52.6% | 1.6% | 492 | |
| 20 | Seimbang | −14 | −0,7 | +14 | 50.1% | 60.1% | 39.8% | 1.18 | 17.1% | +0,2 | 50.4% | 1.3% | 391 | |
| 21 | Seimbang | −21 | +6,6 | +8 | 48.7% | 59.5% | 40.4% | 0.73 | 4.4% | +1,6 | 49.8% | 3.0% | 906 | |
| 22 | Seimbang | −33 | −4,0 | −37 | 51.5% | 62.2% | 36.7% | 1.17 | 10.0% | +2,1 | 49.7% | 3.0% | 917 | |
| 23 | Seimbang | −34 | +1,7 | +107 | 48.8% | 61.7% | 40.0% | 0.92 | 8.1% | −6,6 | 50.6% | 2.7% | 818 | |
| 24 | Seimbang | −66 | −1,5 | +211 | 46.6% | 61.7% | 39.6% | 0.75 | 4.0% | −1,7 | 49.8% | 2.2% | 655 | |
| 25 | Seimbang | −82 | +6,8 | +188 | 47.6% | 64.1% | 40.1% | 0.70 | 5.4% | −3,9 | 51.7% | 3.4% | 1.035 | |
| 26 | Seimbang | −84 | +2,3 | −7 | 47.6% | 64.4% | 36.9% | 1.09 | 9.6% | +0,4 | 49.8% | 5.7% | 1.706 | |
| 27 | Seimbang | −88 | −11,3 | −23 | 48.7% | 63.3% | 38.6% | 1.54 | 20.1% | −6,4 | 50.7% | 2.5% | 748 | |
| 28 | Snowballer | −102 | −0,9 | +58 | 47.2% | 63.2% | 32.8% | 0.83 | 8.6% | +1,9 | 46.8% | 1.2% | 374 | |
| 29 | Snowballer | −191 | −1,0 | −35 | 47.5% | 64.2% | 34.3% | 0.78 | 6.3% | −11,1 | 49.8% | 0.7% | 207 | |
| 30 | Seimbang | −193 | +3,3 | +102 | 47.2% | 64.9% | 38.9% | 0.87 | 4.1% | −1,8 | 51.3% | 1.7% | 517 | |
| 31 | Scaler | −199 | −2,4 | −40 | 44.2% | 61.1% | 40.1% | 0.79 | 6.7% | +4,9 | 49.4% | 4.7% | 1.412 | |
| 32 | Seimbang | −211 | +6,0 | −30 | 44.1% | 55.1% | 35.4% | 0.76 | 7.3% | −4,4 | 44.6% | 1.3% | 386 | |
| 33 | Scaler | −361 | −3,7 | −140 | 39.5% | 71.1% | 38.8% | 0.91 | 9.1% | +2,8 | 51.5% | 1.1% | 330 | |
| 34 | Scaler | −384 | −3,0 | −238 | 36.2% | 61.1% | 41.7% | 0.83 | 5.5% | +5,7 | 48.5% | 0.7% | 200 | |
| 35 | Seimbang | −401 | −8,2 | −194 | 38.5% | 60.4% | 39.2% | 0.54 | 8.2% | −1,3 | 47.2% | 2.0% | 599 | |
| 36 | Scaler | −405 | −4,3 | −219 | 39.4% | 66.2% | 41.7% | 0.46 | 2.8% | +5,7 | 51.5% | 3.3% | 983 | |
| 37 | Scaler | −436 | +0,2 | −173 | 37.2% | 69.0% | 36.7% | 0.60 | 0.8% | +3,5 | 48.3% | 0.8% | 240 | |
| 38 | Scaler | −474 | −11,1 | −401 | 36.5% | 67.0% | 37.9% | 0.65 | 4.9% | +11,7 | 48.2% | 0.8% | 245 | |
| 39 | Scaler | −588 | −4,3 | −290 | 31.8% | 60.5% | 44.3% | 0.47 | 3.8% | +11,1 | 50.2% | 0.9% | 261 | |
| 40 | Scaler | −737 | −9,0 | −659 | 28.4% | 69.8% | 45.2% | 0.48 | 6.0% | +21,1 | 52.2% | 1.4% | 416 | |
| 41 | Lane bully | +640 | 0,0 | +247 | 63.6% | — | — | 1.68 | 14.7% | — | 58.8% | 0.1% | 34Sampel kecil | |
| 42 | Lane bully | +620 | +14,1 | +13 | 65.0% | — | — | 0.95 | 20.0% | — | 52.5% | 0.1% | 40Sampel kecil | |
| 43 | Lane bully | +539 | +8,0 | +155 | 61.7% | 68.0% | 48.4% | 1.28 | 21.0% | — | 60.5% | 0.3% | 81Sampel kecil | |
| 44 | Seimbang | +529 | +8,1 | +372 | 56.8% | — | — | 0.88 | 2.5% | — | 42.5% | 0.1% | 40Sampel kecil | |
| 45 | Lane bully | +451 | +4,8 | +220 | 66.3% | 60.0% | 33.3% | 0.94 | 12.2% | −14,5 | 51.0% | 0.3% | 98Sampel kecil | |
| 46 | Lane bully | +426 | +0,5 | +191 | 56.5% | 71.8% | 40.0% | 1.06 | 10.0% | — | 57.1% | 0.2% | 70Sampel kecil | |
| 47 | Lane bully | +404 | +13,9 | +409 | 64.0% | 65.8% | 53.7% | 0.95 | 5.9% | −6,1 | 60.2% | 0.4% | 118Sampel kecil | |
| 48 | Seimbang | +372 | +4,9 | +67 | 58.8% | — | — | 1.35 | 17.6% | — | 41.2% | 0.1% | 34Sampel kecil | |
| 49 | Seimbang | +255 | +3,2 | +89 | 53.1% | — | — | 1.44 | 6.3% | — | 53.1% | 0.1% | 32Sampel kecil | |
| 50 | Seimbang | +236 | +5,6 | −106 | 56.6% | 62.8% | 39.4% | 1.22 | 15.8% | — | 52.6% | 0.3% | 76Sampel kecil | |
| 51 | Seimbang | +222 | −1,4 | −64 | 50.3% | 50.6% | 39.8% | 1.38 | 22.1% | +3,6 | 45.9% | 0.6% | 181Sampel kecil | |
| 52 | Seimbang | +207 | +5,4 | +36 | 60.0% | — | — | 0.93 | 12.5% | — | 42.5% | 0.1% | 40Sampel kecil | |
| 53 | Seimbang | +198 | +4,3 | −9 | 44.1% | — | — | 0.94 | 2.9% | — | 44.1% | 0.1% | 34Sampel kecil | |
| 54 | Stabilizer | +186 | +4,7 | +463 | 53.4% | 61.6% | 41.3% | 1.20 | 5.6% | −4,4 | 52.5% | 0.5% | 162Sampel kecil | |
| 55 | Seimbang | +158 | −6,1 | +306 | 63.8% | 43.3% | — | 1.64 | 6.4% | — | 34.0% | 0.2% | 47Sampel kecil | |
| 56 | Stabilizer | +146 | −4,9 | +70 | 47.8% | 66.7% | 47.2% | 1.32 | 18.8% | — | 56.5% | 0.2% | 69Sampel kecil | |
| 57 | Stabilizer | +133 | −4,7 | −45 | 53.8% | 58.0% | 41.9% | 1.29 | 21.3% | −1,1 | 50.5% | 0.6% | 188Sampel kecil | |
| 58 | Seimbang | +131 | +8,8 | −40 | 55.6% | — | — | 1.19 | 25.5% | — | 46.8% | 0.2% | 47Sampel kecil | |
| 59 | Seimbang | +126 | +0,7 | −277 | 51.0% | 57.1% | 36.2% | 0.91 | 13.3% | +17,9 | 46.9% | 0.3% | 98Sampel kecil | |
| 60 | Seimbang | +117 | +13,6 | +23 | 55.2% | 53.1% | — | 1.21 | 8.6% | — | 46.6% | 0.2% | 58Sampel kecil | |
| 61 | Seimbang | +100 | +1,8 | +7 | 53.1% | 59.6% | 34.8% | 1.16 | 15.2% | −6,4 | 47.5% | 0.3% | 99Sampel kecil | |
| 62 | Seimbang | +86 | −8,5 | −190 | 51.6% | — | — | 1.45 | 12.9% | — | 45.2% | 0.1% | 31Sampel kecil | |
| 63 | Seimbang | +65 | +8,8 | −65 | 54.5% | 50.9% | 37.0% | 0.53 | 3.8% | −22,3 | 44.2% | 0.3% | 104Sampel kecil | |
| 64 | Seimbang | +62 | 0,0 | +93 | 50.5% | 50.9% | 32.7% | 0.95 | 12.1% | −12,3 | 42.1% | 0.4% | 107Sampel kecil | |
| 65 | Seimbang | +54 | +2,5 | +93 | 53.2% | 60.9% | 39.5% | 0.69 | 6.9% | −1,8 | 50.3% | 0.6% | 175Sampel kecil | |
| 66 | Seimbang | +22 | −0,1 | +295 | 49.5% | 56.9% | 38.5% | 0.98 | 4.8% | +4,4 | 47.1% | 0.3% | 104Sampel kecil | |
| 67 | Stabilizer | +2 | −3,9 | −70 | 47.1% | 68.8% | 42.9% | 0.80 | 5.7% | — | 54.3% | 0.2% | 70Sampel kecil | |
| 68 | Stabilizer | −32 | −18,6 | −462 | 54.4% | 64.9% | 61.3% | 1.58 | 18.8% | — | 63.8% | 0.2% | 69Sampel kecil | |
| 69 | Seimbang | −53 | +7,2 | +33 | 52.7% | — | — | 0.69 | 3.6% | — | 61.8% | 0.2% | 55Sampel kecil | |
| 70 | Seimbang | −56 | −7,5 | +237 | 50.7% | 69.4% | 40.0% | 1.19 | 9.6% | — | 56.2% | 0.2% | 73Sampel kecil | |
| 71 | Seimbang | −59 | −11,8 | −369 | 45.1% | — | — | 1.15 | 13.5% | — | 57.7% | 0.2% | 52Sampel kecil | |
| 72 | Seimbang | −93 | −3,9 | +165 | 48.6% | — | — | 0.72 | 12.8% | — | 61.5% | 0.1% | 39Sampel kecil | |
| 73 | Stabilizer | −109 | −6,7 | +135 | 44.2% | 67.6% | 46.5% | 1.04 | 6.4% | — | 55.1% | 0.3% | 78Sampel kecil | |
| 74 | Stabilizer | −115 | −4,5 | +203 | 50.3% | 62.7% | 47.3% | 0.97 | 5.3% | −9,7 | 54.3% | 0.5% | 151Sampel kecil | |
| 75 | Seimbang | −122 | +0,9 | −546 | 47.2% | — | — | 0.59 | 18.9% | — | 62.2% | 0.1% | 37Sampel kecil | |
| 76 | Snowballer | −139 | −2,0 | −289 | 45.3% | 66.0% | 28.1% | 1.29 | 14.3% | −8,5 | 46.2% | 0.4% | 119Sampel kecil | |
| 77 | Seimbang | −141 | −1,5 | −58 | 49.2% | 59.4% | 40.9% | 0.94 | 9.2% | +3,8 | 50.4% | 0.4% | 131Sampel kecil | |
| 78 | Stabilizer | −165 | −1,6 | −384 | 37.3% | — | 46.9% | 0.92 | 7.7% | — | 48.1% | 0.2% | 52Sampel kecil | |
| 79 | Seimbang | −188 | +2,0 | −112 | 43.0% | 65.6% | 38.1% | 0.89 | 11.3% | +5,9 | 50.3% | 0.5% | 151Sampel kecil | |
| 80 | Seimbang | −228 | −4,8 | −142 | 44.2% | 71.1% | 39.6% | 0.91 | 11.4% | +8,9 | 53.4% | 0.3% | 88Sampel kecil | |
| 81 | Seimbang | −285 | −4,9 | −122 | 46.4% | 63.1% | 36.0% | 0.72 | 2.8% | −2,2 | 48.2% | 0.5% | 141Sampel kecil | |
| 82 | Seimbang | −297 | −4,3 | −130 | 39.4% | — | — | 1.03 | 6.1% | — | 57.6% | 0.1% | 33Sampel kecil | |
| 83 | Stabilizer | −309 | −9,8 | −629 | 39.0% | — | 41.7% | 0.71 | 16.9% | — | 40.7% | 0.2% | 59Sampel kecil | |
| 84 | Scaler | −323 | −1,4 | −205 | 41.0% | 64.9% | 37.8% | 0.73 | 6.3% | +8,6 | 48.6% | 0.5% | 142Sampel kecil | |
| 85 | Scaler | −501 | −2,3 | −423 | 35.4% | 65.7% | 39.1% | 0.37 | 3.0% | +5,8 | 48.5% | 0.3% | 101Sampel kecil | |
| 86 | Seimbang | −649 | −10,5 | −434 | 33.3% | — | — | 0.74 | 7.1% | — | 45.2% | 0.1% | 42Sampel kecil | |
| 87 | Seimbang | −868 | −14,2 | +99 | 25.6% | — | — | 0.38 | 0.0% | — | 45.0% | 0.1% | 40Sampel kecil | |
| 88 | Stabilizer | −1.083 | −9,2 | −595 | 20.8% | — | 42.1% | 0.45 | 10.7% | — | 45.3% | 0.3% | 75Sampel kecil | |
| 89 | — | — | — | — | — | — | — | 0.42 | 3.2% | — | 45.2% | 0.1% | 31Sampel kecil | |
Setiap lane, dibagi per rank, live di aplikasi
Tab Lane Phase di aplikasi desktop menambahkan bracket Iron–Silver, Gold–Platinum, dan Emerald+, peta lane gold lead melawan scaling, dan breakdown per champion tentang bagaimana lead berubah jadi kemenangan.
- Bracket rank: Iron–Silver, Gold–Platinum, Emerald+
- Peta lane: gold lead di menit 15 vs scaling late game
- Konversi lead dan lane andalan untuk setiap champion
Arketipe lane Mid Lane di patch 26.20
Setiap champion mendapat satu label dari angkanya sendiri: lane bully punya keunggulan gold yang jelas di menit 15, scaler kalah lane tapi menang di late game, snowballer mengubah keunggulan besar jauh lebih baik daripada bangkit dari ketertinggalan, dan stabilizer terus menang dari belakang. Hanya champion dengan 200 game atau lebih yang ditampilkan.
Lane bully
Konsisten menang lane dan menekan lawan sejak awal: unggul gold yang jelas secara statistik di menit 15.
Snowballer
Mengubah keunggulan besar jadi kemenangan jauh lebih sering daripada bangkit dari ketertinggalan.
Scaler
Bertahan di lane yang sulit dan makin sering menang semakin lama game berjalan.
Aurelion Sol−737 gold di menit 15, win rate naik +21,1 poin di late game
Kassadin−474 gold di menit 15, win rate naik +11,7 poin di late game
Ryze−588 gold di menit 15, win rate naik +11,1 poin di late game
Brand−384 gold di menit 15, win rate naik +5,7 poin di late game
Veigar−405 gold di menit 15, win rate naik +5,7 poin di late game
Stabilizer
Sering bangkit dari ketertinggalan - kalah lane jarang berarti kalah game.
HweiMenang 44% game dari posisi tertinggal (−7 gold di menit 15)
Cara membaca statistik ini
Lawan lane adalah pemain musuh di role yang sama. Setiap selisih adalah angka champion ini dikurangi angka lawan di frame timeline 15:00 - gold, CS (minion plus monster), dan XP - dirata-rata dari semua game dan ditampilkan dengan interval kepercayaan 95%. Champion hanya disebut "unggul" atau "tertinggal" jika seluruh interval berada di satu sisi nol; jika tidak, selisihnya masih dalam margin kesalahan.
Lane win rate adalah persentase game dengan keunggulan gold sekecil apa pun di 15:00. Win rate saat unggul dan saat tertinggal membagi game yang sama berdasarkan keunggulan itu, dan setiap rate punya interval Wilson 95%; champion butuh 30 game dalam satu band sebelum angkanya ditampilkan. Band 1.000 gold memisahkan keunggulan dan ketertinggalan besar.
Solo kill menghitung kill tanpa bantuan pada lawan lane sebelum 15:00; first blood adalah persentase game saat pemain ini mendapatkannya. Scaling adalah win rate late game dikurangi early game, dibagi pada rata-rata durasi game populasi, dan butuh 40 game di tiap sisi. Champion dengan kurang dari 200 game diberi tag Sampel rendah dan tidak pernah jadi sorotan halaman.
Data: 15.067 game ranked Solo/Duo dan Flex di server North America, patch 26.20, semua rank digabung. Band rank mengelompokkan game berdasarkan tier pemain acuan: Iron–Silver, Gold–Platinum, dan Emerald ke atas. Remake dan antrean non-ranked tidak dihitung, dan lane hanya dihitung jika tepat satu pemain per tim memegang role tersebut.
Lihat Juga
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.
FAQ Lane Phase LoL - Mid Lane, patch 26.20
Champion Mid Lane mana yang paling sering menang lane di patch 26.20?
Irelia punya keunggulan lane Mid Lane terbesar di patch 26.20: rata-rata unggul +879 gold dan +20,7 CS atas lawan lane di menit 15, unggul di 66% game, dari 382 game ranked.
Apa arti "unggul gold di menit 15"?
Ini adalah total gold champion ini dikurangi total gold lawan lane di menit ke-15 pada timeline match, dirata-rata dari semua game saat kedua pemain punya snapshot menit ke-15. Angka positif berarti champion biasanya unggul di lane; rentang kepercayaan di setiap halaman menunjukkan apakah keunggulan itu jelas secara statistik atau hanya noise.
Apakah menang lane berarti menang game?
Tidak otomatis. Di Mid Lane, Annie mengubah keunggulan gold di menit 15 jadi kemenangan 71% dari waktu, sementara Aurelion Sol tetap menang 45% game yang dimulai dari ketertinggalan. Bandingkan kolom "win ahead" dan "win behind": champion dengan selisih besar sangat bergantung pada lane-nya, yang selisihnya kecil masih bisa bertahan dari lane yang buruk.
Champion Mid Lane mana yang jadi lane bully saat ini?
Di patch 26.20, 12 champion Mid Lane dengan sampel penuh punya keunggulan gold yang jelas secara statistik di menit 15. Yang terbesar: Irelia, Naafiri, Zed, Diana, Mel. Lane bully di sini berarti seluruh rentang kepercayaan 95% dari keunggulan gold berada di atas nol, bukan sekadar rata-rata positif.
Apa itu lane win rate?
Persentase game champion saat punya keunggulan gold sekecil apa pun atas lawan lane di menit ke-15. Ini mengabaikan besarnya keunggulan, jadi dibaca bersama selisih gold: champion dengan lane win rate tinggi tapi selisih rata-rata kecil sering menang lane dengan tipis, sedangkan selisih besar dengan lane win rate sedang berarti sesekali menang telak.
Dari mana data ini berasal?
Dari 15.067 game ranked Solo/Duo dan Flex di server North America untuk patch 26.20, memakai timeline match Riot untuk snapshot menit ke-15. Semua rank digabung di halaman ini; aplikasi desktop MetaBot membagi tabel yang sama ke bracket Iron–Silver, Gold–Platinum, dan Emerald+. Remake dan antrean non-ranked tidak dihitung, dan lane hanya dihitung jika tepat satu pemain per tim memegang role tersebut.