Aqua Dragon qui! Il modo in cui la gente sceglie i ban si basa molto sulla frustrazione, sull’opinione popolare e sul potere potenziale. Ma questi spesso portano a scelte imprecise per massimizzare le possibilità di vincere.
Come regola generale, la strategia di ban ottimale, cioè la strategia che massimizza la tua probabilità di vincere, è quella di bandire i campioni che sono sia ad alto win rate che ad alto play rate.
~Riot Jules
Se un campione ti sta veramente infastidendo al punto di impattare il tuo winrate, sei libero di continuare a bannarlo. Non lo consiglierei però a meno che non sia particolarmente grave; molti campioni frustranti hanno win / pickrate estremamente bassi o debolezze sfruttabili.
Questa analisi utilizza il Lolalytics PBI Score (Pick Ban Influence) per trovare i campioni che sono più coerenti.
Bronzo (NA)
Platino (NA)
Europa nord-orientale (EUNE)
Tabella completa dei campioni e delle regioni su Lolalytics, fatta da /u/Lolalytics
Osservazioni
Akali è… beh, questo è un modo per risolvere il banrate. Buff di compensazione in arrivo.
Yasuo è il chiaro vincitore dell’aggiornamento dell’itemization crit, in cima alle classifiche in più regioni e superando il prossimo concorrente PBI più vicino di ben 100 punti regolarmente! Naturalmente, dato che la gente era già abbastanza affezionata a bannare Yasuo, ora il banrate è al 70% e continua a salire.
Jinx e Sivir sono i secondi vincitori dell’aggiornamento crit, entrambi compaiono in più classifiche top 10. È interessante notare che questo non è tanto il caso di uno dei due che ottiene un massiccio aumento del winrate, quanto piuttosto che entrambi ricevono un sostanziale aumento del pickrate. Finché uno dei due non verrà cambiato, possiamo aspettarci che entrambi continuino ad aumentare il pickrate fino a quando non avranno una presa sulla corsia bot.
Lucian è stato in passato il re costante della corsia bot, raggiungendo facilmente la cima delle classifiche come #1 regolarmente. Ora che altri tiratori critici possono competere prima, Lucian è stato detronizzato con successo. Questo continua una tendenza del winrate di Lucian a diminuire progressivamente, anche se siamo contenti che la Riot si sia trattenuta dal colpire Lucian con alcuni nerf prima che la crit itemization colpisse.
Brand è stato recentemente colpito da un nerf al suo danno passivo, e si vede! In combinazione con l’aumento della pressione iniziale da parte degli ADC, sembra che Brand non possa più competere ad un livello così consistente. Si può dire che Brand si è finalmente estinto.
La giungla di Karthus è stata abbastanza popolare di recente, il che è interessante perché il loro winrate complessivo non è cambiato molto. Questo potrebbe essere dovuto al massiccio aumento del pickrate, il che significa che i giocatori inesperti di Karthus si stanno rendendo conto che è necessario qualcosa di più che premere R per vincere. Anche Jungle Karthus galleggia intorno a un winrate del 50%, quindi potrebbe essere il caso che Riot possa semplicemente aspettare che questa tendenza passi senza ulteriori cambiamenti.
More Disclaimers
Perché la lista è basata su medie, la lista è più utile quando si conosce molto poco di entrambe le squadre o si sa poco delle composizioni. Queste informazioni dovrebbero essere combinate con le vostre winrate personali per avere un quadro più completo sui vostri personali bans ideali. Se gestisci bene tutti i campioni, spesso è bene bannare anche per i tuoi compagni di squadra!
Come per tutti i bans, ottieni il vero beneficio solo assicurandoti che la tua squadra non abbia intenzione di giocare il campione bannato. Altrimenti, stai negando alla squadra nemica E alla tua squadra la possibilità di giocare una potenza consistente.
L’elenco non mostra ciò che è buono, forte o troppo potente. Mostra la coerenza, che è diverso dall’essere forte o buono. Molti campioni sono considerati forti perché la loro potenza potenziale è molto alta (Azir), ma se la gente non può attingere a quella forza, allora anche un campione forte è inconsistentemente forte. Allo stesso modo, anche i campioni considerati gestibili o decenti possono avere una consistenza estrema che li rende degni di essere banditi.
Ragioni per non usare questi ban suggeriti:
- Il nemico può scegliere un campione che contrasta una composizione che la tua squadra ha pianificato
- Sai che uno dei campioni della tua squadra contrasta un ban suggerito. Zed non è così spaventoso se Malzahar è nella tua squadra
- C’è un’alta probabilità che la squadra nemica abbia un campione specialista / one-trick che è paralizzato da un ban
Ragioni per aggirare i ban che NON sono ideali:
Perché un campione è “overpowered”. I ban non dovrebbero essere basati sulla forza di un campione, ma sulla sua consistenza in termini di vittorie. Anche se un campione potrebbe teoricamente vincere il 100% delle volte con un gioco perfetto, quella situazione è così rara che non cambia il fatto che il suo winrate effettivo potrebbe essere solo il 46% delle volte in media. Il tasso di vittoria riflette la coerenza, non la forza.
Perché un campione è fastidioso da combattere. Cioè, a meno che il fattore di fastidio non sia così alto da influenzare il vostro winrate complessivo. La maggior parte dei campioni fastidiosi hanno debolezze paralizzanti che fanno sì che il loro winrate e/o pickrate sia piuttosto basso. Inoltre, è davvero facile sovrastimare quanto effettivamente si perde con i campioni fastidiosi.
Perché vuoi bandire i campioni della tua stessa squadra. Non abbiamo quasi nessuna conoscenza della squadra nemica, quindi ha senso bandire in base alle statistiche. Ma possiamo davvero cercare i nostri compagni di squadra. Non importa se Lee Sin vince solo il 45% in media se il nostro jungler vince comunque il 53% delle volte su Lee Sin. Bannare in base alle statistiche funziona solo quando non si hanno informazioni sul giocatore, ma noi abbiamo informazioni sulla nostra squadra. Inoltre è piuttosto scortese, amico.
Metodologia
Tutte le informazioni sono compilate dalla statistica PBI di Lolalytic.
PBI è definita come: Quante volte perderai contro un campione ogni 10.000 partite rispetto alla media.
Il calcolo del PBI è fatto come segue:
10.000 x (WR – 50%) x (PR / (100% – BR))
Diciamo che hai un campione di 10.000 partite. Per semplicità, do due banrate dello 0%.
Campo A vince il 55% delle volte e viene scelto il 40% delle volte
Campo B vince il 51% delle volte e viene scelto il 60% delle volte
Campo A: 10.000 * 5% * 40% = 200 partite vinte rispetto al campione medio
Campo B: 10.000 * 1% * 60% = 60 partite vinte rispetto al campione medio