베이가vs 애쉬
베이가 vs 애쉬은 LoL 패치 26.19에서 a very close 매치업입니다. 베이가가 56 게임 기준 애쉬을 상대로 50.0% 승률(+0.0%)로 이깁니다. 애쉬 wins the early laning phase while 베이가 scales better into the late game. 아래에서 베이가 vs 애쉬 매치업을 위한 최고의 베이가 빌드, 룬, 라인전 통계와 전략을 확인하세요.
베이가 매치업 분석
드롭다운을 사용하여 상대를 선택하고 베이가이(가) 그들에 대해 어떻게 수행하는지 자세한 분석을 확인하세요. 1:1 승률, 라인전 통계, 매치업에 가장 적합한 빌드와 룬, 초반 vs 후반 게임 분석을 확인할 수 있습니다 — 모두 실제 랭크 데이터를 기반으로 합니다.
베이가 vs 애쉬, 누가 이길까?
이 게임들에서 베이가의 승률은 51.2%입니다. 이 정도 게임 수라면 실제 승률은 42.6%에서 59.6% 사이일 가능성이 가장 높습니다(95% 범위).
- 예상
- 50.5% 두 챔피언의 전체 원딜 승률 기준
- 매치업 효과
- +0.7%p 실제 − 예상
- 표본
- 129게임 라인: 원딜
- 패치 26.18 대비
- +0.7%p 일반적인 패치 간 변동 범위 내
라인: 원딜 · 솔로/듀오 랭크 및 자유 랭크 · 북미 서버 · 모든 티어 · 패치 26.19 · 9월 24일 – 9월 28일
다른 라인(미드)에서도 맞붙었습니다: 11게임, 베이가 승률 54.5%.
다른 라인(서포터)에서도 맞붙었습니다: 11게임, 베이가 승률 54.5%.
핵심 요약
- 베이가 vs 애쉬 매치업은 팽팽합니다. 베이가의 승률은 129게임 중 51.2%이며, 95% 범위(42.6–59.6%)에 50%가 충분히 포함됩니다.
- 두 챔피언의 전체 원딜 승률로 예측한 베이가의 승률은 50.5%이며, 실제 결과는 그 오차 범위 내에 있습니다. 따라서 이 매치업은 주로 두 챔피언의 전반적인 성능을 반영합니다.
- 어느 쪽도 라인전을 확실히 이기지 못합니다. 15분 평균 골드 차이는 148로 오차 범위 내입니다(126게임).
- 베이가 플레이어는 애쉬 상대로 강인함 및 둔화 저항 (방어)을(를) 훨씬 더 자주 선택합니다. 다른 원딜 게임에서는 2.5%, 이 매치업에서는 6.2%입니다.
계산 방법
게임: 표시된 패치의 북미 서버 솔로/듀오 랭크 및 자유 랭크 게임입니다. 다시하기(5분 미만 게임)는 제외됩니다.
베이가 측과 애쉬 측이 서로 다른 팀에서 같은 포지션을 맡은 게임만 집계합니다. 로밍, 팀 내 라인 스왑, 단순히 같은 게임에 있었던 경우는 이 매치업으로 집계되지 않습니다.
95% 범위는 윌슨 점수 구간(Wilson score interval)입니다. 신뢰도는 이 범위의 폭으로 정합니다: ±3%p 이내는 매우 높음, ±5 이내는 높음, ±8 이내는 보통, 그보다 넓으면 낮음입니다. 20게임 미만인 매치업은 분류하지 않습니다.
예상 승률은 이 라인에서 두 챔피언의 승률(같은 게임 및 필터 기준)을 log5 공식으로 결합한 값입니다: E = A(1−B) / (A(1−B) + B(1−A)). 매치업 효과 = 실제 − 예상.
"변화 요소"는 이 매치업에서 베이가의 선택을 같은 라인에서의 같은 챔피언의 다른 게임과 비교하며, 차이가 3%p 이상이면서 통계적으로 유의한 경우(두 비율 z-검정, |z| ≥ 2, 20게임 이상)에만 표시합니다.
결과는 티어별로 나누지 않습니다. 티어별 표본이 너무 적어 신뢰할 수 있는 티어별 매치업 수치를 낼 수 없기 때문입니다.
베이가 vs 애쉬 라인전 통계
15분 기준
게임 전체 평균
베이가 vs 애쉬 게임 시간별 승률
게임 시간별 애쉬 상대 베이가의 승률입니다. 점은 승률, 막대는 95% 범위, 점선은 해당 시간대의 챔피언 평소 승률입니다. 25게임 미만인 시간대는 비워 둡니다.
두드러지는 게임 시간대가 없습니다. 짧은 게임과 긴 게임에서 애쉬 상대 베이가의 결과는 서로 오차 범위 내입니다.
베이가 vs 애쉬 파워 스파이크
이 게임들을 바탕으로 측정한 단계별 우세 측입니다. 차이가 오차 범위 내이면 "균형", 판단하기에 게임 수가 너무 적으면 "데이터 부족"으로 표시됩니다.
- 라인전 (15분)균형베이가 15분 골드: −148
- 첫 아이템베이가베이가: 10.9분 · 애쉬: 11.4분
- 20분 미만 게임데이터 부족
- 20–30분 게임균형베이가 승률 52.4% (42게임)
- 30분 이상 게임균형베이가 승률 53.8% (78게임)
애쉬 상대 베이가의 변화 요소
베이가 플레이어가 다른 원딜 게임보다 이 매치업에서 눈에 띄게 더 자주 또는 덜 자주 하는 선택입니다.
강인함 및 둔화 저항 (방어)능력치 파편평소2.5%vs 애쉬6.2%+3.7%p
마법공학 로켓 벨트아이템평소2.4%vs 애쉬5.4%+3.0%p
애쉬 상대 베이가 최고의 빌드
애쉬 상대
매치업 전용 빌드 데이터가 부족합니다: 애쉬 상대 베이가 103게임 중 12게임만 완성 빌드였으며, 아이템 순서를 추천하기에는 너무 적습니다. 대신 베이가의 기본 빌드를 사용하세요.
- 베이가 측은 보통 루덴의 메아리을(를) 가장 먼저 10.9분에 완성합니다(85게임 중앙값).
- 애쉬 측은 보통 마법광학 장치 C44을(를) 가장 먼저 11.4분에 완성합니다(66게임 중앙값).
- 스킬 우선순위: Q > W > E — 평소와 동일.
빌드 순위는 단순 승률이 아니라 승률 범위의 하한을 기준으로 정하므로, 몇 번의 승리로만 관측된 빌드가 검증된 빌드보다 높은 순위에 오르지 않습니다.
애쉬 상대 베이가 최고의 룬
베이가 평소 룬 (원딜)
신비로운 유성
승률 52.5% · 628게임
애쉬 상대
선제공격
승률 47.7% · 44게임
밴픽 연구소에서 베이가 밴픽 계획하기
밴픽 연구소는 양 팀을 라인별로 배치해 매치업 승률, 피해 유형, 게임 단계별 강세를 보여 주고 현재 메타 데이터로 픽과 밴을 추천합니다.
- 5v5 밴픽 보드
- 라인 매치업 승률
- 픽·밴 추천
리그 오브 레전드 패치 26.19의 베이가 매치업 데이터입니다. 아래 표는 현재 메타에서 모든 챔피언에 대한 베이가의 승률, 골드 차이, 성과 통계를 보여줍니다. 챔피언 이름을 클릭하면 해당 매치업에 대한 최적의 베이가 빌드, 룬, 라인전 통계, 초반 vs 후반 분석을 포함한 상세 분석을 볼 수 있습니다.
베이가의 다른 매치업
베이가에게 가장 어려운 상대
베이가에게 가장 쉬운 상대
각 매치업의 승률과 게임 수입니다. 목록은 95% 범위의 경계값 기준으로 정렬되므로 표본이 작은 매치업이 상위에 오를 수 없으며, 50게임 이상인 매치업만 포함합니다.
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베이가 vs 애쉬 FAQ - 패치 26.19
베이가 vs 애쉬, 누가 이기나요?
베이가 vs 애쉬 매치업은 팽팽합니다. 베이가의 승률은 129게임 중 51.2%이며, 95% 범위(42.6–59.6%)에 50%가 충분히 포함됩니다.
애쉬 상대 베이가의 승률은 얼마인가요?
패치 26.19에서 애쉬 상대 베이가의 원딜 승률은 129게임 중 51.2%입니다(95% 범위 42.6–59.6%). 두 챔피언의 전체 원딜 승률을 기준으로 하면 예상 승률은 50.5%입니다.
베이가, 애쉬 상대로 카운터가 되나요?
뚜렷하지 않습니다. 애쉬 상대 베이가의 승률은 129게임 중 51.2%이고, 95% 범위(42.6–59.6%)에 50%가 포함되므로 현재 데이터로는 어느 챔피언도 상대를 확실히 카운터하지 못합니다.
베이가 vs 애쉬, 라인전은 누가 이기나요?
어느 쪽도 라인전을 확실히 이기지 못합니다. 15분 평균 골드 차이는 148로 오차 범위 내입니다(126게임).
베이가, 애쉬보다 후반에 강한가요?
아직 시간대별 게임 수가 너무 적어 판단할 수 없습니다.
애쉬, 베이가 상대로 언제 가장 강한가요?
현재 데이터로는 애쉬 측이 오차 범위를 넘어 베이가 측보다 앞서는 게임 단계가 없습니다.
애쉬 상대 베이가 빌드는 어떻게 가야 하나요?
매치업 전용 핵심 빌드를 만들기에는 게임 수가 부족하므로, 베이가의 평소 원딜 핵심 빌드를 사용하세요: 영겁의 지팡이, 폭풍 쇄도, 그림자불꽃. 애쉬 상대 가장 큰 변화: 마법공학 로켓 벨트 (평소 2.4%, 이 매치업 5.4%).
애쉬 상대 베이가 룬은 무엇을 써야 하나요?
선제공격 + 영감 / 마법 — 애쉬 상대 44게임 기준 승률 47.7%. 애쉬 상대 가장 큰 변화: 강인함 및 둔화 저항 (방어) (평소 2.5%, 이 매치업 6.2%).