VTB United League
Clasificación
VTB United League baloncesto (VTB)
Clasificación de la temporada 2023-2024
Pos | Equipo | % Victoria | J | G | P | Pts+ | Pts- | Pts+ /j | Pts- /j | Diff | % de victoria teórica |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | UNICS Kazan | 72.2 | 36 | 26 | 10 | 3097 | 2752 | 86.0 | 76.4 | 9.6 | 83.8 |
2 | Zenit St. Petersburg | 72.2 | 36 | 26 | 10 | 3020 | 2704 | 83.9 | 75.1 | 8.8 | 82.3 |
3 | CSKA Moscow | 69.4 | 36 | 25 | 11 | 3108 | 2803 | 86.3 | 77.9 | 8.4 | 80.8 |
4 | PBC Uralmash | 65.0 | 40 | 26 | 14 | 3283 | 3134 | 82.1 | 78.4 | 3.7 | 65.6 |
5 | Lokomotiv Kuban | 63.9 | 36 | 23 | 13 | 3030 | 2881 | 84.2 | 80.0 | 4.2 | 66.9 |
6 | Parma | 55.6 | 36 | 20 | 16 | 2859 | 2813 | 79.4 | 78.1 | 1.3 | 55.6 |
7 | Samara | 55.0 | 40 | 22 | 18 | 3167 | 3148 | 79.2 | 78.7 | 0.5 | 52.1 |
8 | Enisey | 52.8 | 36 | 19 | 17 | 3017 | 3013 | 83.8 | 83.7 | 0.1 | 50.5 |
9 | Avtodor Saratov | 47.5 | 40 | 19 | 21 | 3146 | 3153 | 78.7 | 78.8 | -0.1 | 49.2 |
10 | MBA Moscow | 47.5 | 40 | 19 | 21 | 3028 | 3079 | 75.7 | 77.0 | -1.3 | 44.2 |
11 | Runa Moscow | 40.0 | 40 | 16 | 24 | 3122 | 3241 | 78.1 | 81.0 | -2.9 | 37.3 |
12 | Nizhny Novgorod | 32.5 | 40 | 13 | 27 | 2923 | 3107 | 73.1 | 77.7 | -4.6 | 30.0 |
13 | Astana | 32.5 | 40 | 13 | 27 | 3008 | 3312 | 75.2 | 82.8 | -7.6 | 20.8 |
14 | Tsmoki-Minsk | 2.5 | 40 | 1 | 39 | 2783 | 3451 | 69.6 | 86.3 | -16.7 | 4.8 |
Glosario Clasificación
Abreviaturas Estadísticas
- Pos: posición
- % Victoria: número de victorias / número de juegos jugados
- J: número de partidos jugados
- G: número de juegos ganados
- P: número de derrotas
- Pts+: suma total de puntos anotados por el equipo
- Pts-: suma total de puntos anotados por el oponente
- Pts+ /j: suma total de puntos anotados por el equipo por partido
- Pts- /j: suma total de puntos anotados por el oponente por partido
- Diff: diferencia media entre puntos anotados y concedidos por partido
- % de victoria teórica: a través de nuestra base de datos estadística y el uso de estadísticas avanzadas, podemos calcular y proyectar el porcentaje de victorias esperado para cada equipo, que luego puede compararse fácilmente con el porcentaje de victorias real del equipo e identificar equipos que tienen un rendimiento superior o inferior.