Aqua Dragon hier! De manier waarop mensen bans kiezen is sterk gebaseerd op frustratie, populaire opinie, en potentiële macht. Maar deze leiden vaak tot onnauwkeurige keuzes om de winkansen te maximaliseren.
Als vuistregel geldt dat de optimale banstrategie, d.w.z. de strategie die je winkansen maximaliseert, bestaat uit het bannen van kampioenen die zowel een hoge winrate als een hoge playrate hebben.
~Riot Jules
Als een kampioen je echt zodanig irriteert dat hij je winrate beïnvloedt, dan staat het je vrij om hem te blijven bannen. Ik zou het echter niet aanraden, tenzij het bijzonder ernstig is; veel frustrerende kampioenen hebben extreem lage win-/pickrates of exploiteerbare zwakheden.
Deze analyse maakt gebruik van de Lolalytics PBI Score (Pick Ban Influence) om de kampioenen te vinden die het meest consistent zijn.
Bronze (NA)
Platinum (NA)
Europe Northeast (EUNE)
Volledige tabel van kampioenen en regio’s op Lolalytics, gemaakt door /u/Lolalytics
Observations
Akali is… nou, dat is een manier om de banrate op te lossen.
Yasuo is de duidelijke winnaar van de update van de crit itemization. Hij staat bovenaan de hitlijsten in verschillende regio’s en overtreft de eerstvolgende PBI-kandidaat regelmatig met maar liefst 100 punten! Natuurlijk, gezien het feit dat mensen Yasuo al graag wilden bannen, is de banrate nu 70% en nog steeds stijgende.
Jinx en Sivir zijn de runner up winnaars van de crit update, die beiden in meerdere top 10 hitlijsten staan. Interessant genoeg is dit niet zozeer een geval van een enorme winrate-piek, maar eerder van beide die een aanzienlijke pickrate-verhoging hebben gekregen. Totdat een van beiden wordt veranderd, kunnen we verwachten dat beiden hun pickrate blijven verhogen totdat ze de bot lane in hun greep hebben.
Lucian was vroeger de consistente koning van de bot lane, die regelmatig met gemak de top van de hitlijsten als nummer 1 bereikte. Nu andere crit marksmen eerder kunnen concurreren, is Lucian met succes onttroond. Dit zet de trend voort dat Lucian’s winrate steeds verder daalt, maar laten we blij zijn dat Riot Lucian niet met een aantal nerfs heeft aangepakt voordat de crit itemization toesloeg.
Brand is onlangs getroffen door een nerf van hun passieve schade, en dat is te zien! In combinatie met de toegenomen vroege druk van ADC’s lijkt het erop dat Brand gewoon niet meer op zo’n consistent niveau kan concurreren. Het is veilig om te zeggen dat Brand eindelijk is uitgeblust.
Karthus jungle is de laatste tijd vrij populair, wat interessant is omdat hun overall winrate eigenlijk niet heel veel is veranderd. Dit zou kunnen komen door de enorm gestegen pickrate, wat betekent dat onervaren Karthus-spelers zich realiseren dat er iets meer voor nodig is dan alleen op R drukken om te winnen. Jungle Karthus zweeft ook rond een 50% winrate, dus het kan zijn dat Riot gewoon wacht tot deze trend voorbij is zonder verdere veranderingen.
Meer disclaimers
Omdat de lijst gebaseerd is op gemiddelden, is de lijst het nuttigst als je heel weinig weet over een van beide teams of weinig weet over samenstellingen. Deze informatie moet gecombineerd worden met je persoonlijke winrates om een vollediger beeld te krijgen van je persoonlijke ideale bans. Als je alle champs goed behandelt, is het vaak goed om ook voor je teamgenoten te bannen!
Zoals met alle bans, krijg je alleen het echte voordeel door er zeker van te zijn dat je team niet van plan is de gebande champion te spelen. Anders ontzeg je het vijandelijke team EN jouw team de kans om een consistente kracht te spelen.
De lijst laat niet zien wat goed, sterk, of overpowered is. Het laat consistentie zien, wat iets anders is dan sterk of goed zijn. Veel kampioenen worden als sterk beschouwd omdat hun potentiële kracht erg hoog is (Azir), maar als mensen die kracht niet kunnen benutten, dan is zelfs een sterke kampioen inconsistent sterk. Op dezelfde manier kunnen zelfs kampioenen die als beheersbaar of fatsoenlijk worden beschouwd een extreme consistentie hebben die het de moeite waard maakt om ze te bannen.
Redenen om deze voorgestelde bans niet te gebruiken:
- De vijand kan een kampioen kiezen die een samenstelling die jouw team heeft gepland countert
- Je weet dat een van de kampioenen van je team een voorgestelde ban countert. Zed is niet zo eng als Malzahar in je team zit
- Er is een grote kans dat het vijandelijke team een champion specialist / one-trick heeft die kreupel is door een ban
Redenen om bans te omzeilen die NIET ideaal zijn:
Omdat een champion “overpowered” is. Bans moeten niet gebaseerd zijn op de kracht van een kampioen, maar op zijn winstconsistentie. Zelfs als een kampioen in theorie 100% van de tijd zou kunnen winnen met perfect spel, is die situatie zo zeldzaam dat het niets verandert aan het feit dat hun werkelijke winrate misschien maar gemiddeld 46% van de tijd is. Winrate weerspiegelt consistentie, niet sterkte.
Omdat een kampioen vervelend is om tegen te vechten. Dat wil zeggen, tenzij de irritatiefactor zo hoog is dat het je totale winrate beïnvloedt. De meeste vervelende kampioenen hebben een zwakke plek waardoor hun winratio en/of pickratio vrij laag is. Bovendien is het heel makkelijk om te overschatten hoeveel je eigenlijk verliest aan vervelende kampioenen.
Omdat je kampioenen uit je eigen team wilt verbannen. We hebben bijna geen kennis van het vijandelijke team, dus is het logisch om te bannen op basis van stats. Maar we kunnen wel onze teamgenoten opzoeken. Het maakt niet uit dat Lee Sin gemiddeld maar 45% wint als onze jungler toch al 53% van de tijd op Lee Sin wint. Verbieden op statistieken werkt alleen als je geen informatie hebt over de speler, maar wij hebben informatie over ons team. Bovendien is het behoorlijk onbeleefd, dude.
Methodologie
Alle informatie is samengesteld uit Lolalytic’s PBI statistiek.
PBI wordt gedefinieerd als: Hoe vaak je per 10.000 spellen van een kampioen verliest ten opzichte van het gemiddelde.
De PBI-berekening gaat als volgt:
10.000 x (WR – 50%) x (PR / (100% – BR))
Laten we zeggen dat je een steekproef van 10.000 spellen hebt. Om het eenvoudig te houden, geef ik twee banrates van 0%.
Kamp A wint 55% van de tijd en wordt 40% van de tijd gekozen
Kamp B wint 51% van de tijd en wordt 60% van de tijd gekozen
Kamp A: 10.000 * 5% * 40% = 200 gewonnen games in vergelijking met de gemiddelde kampioen
Kamp B: 10.000 * 1% * 60% = 60 gewonnen games in vergelijking met de gemiddelde kampioen