Italy - Serie B Girone D baloncesto (ITA-3 D)

Clasificación de la temporada 2018-2019

Pos Equipo % Victoria J G P Pts+ Pts- Pts+ /j Pts- /j Diff % de victoria
teórica
1 JuveCaserta JuveCaserta 90.0 30 27 3 2486 2076 82.9 69.2 13.7 92.5
2 Palestrina Palestrina 83.3 30 25 5 2511 2137 83.7 71.2 12.5 90.4
3 Virtus Arechi Salerno Virtus Arechi Salerno 79.3 29 23 6 2514 2138 86.7 73.7 13.0 90.5
4 Viola Reggio Calabria Viola Reggio Calabria 70.0 30 21 9 2305 2061 76.8 68.7 8.1 82.6
5 Olimpia Matera Olimpia Matera 70.0 30 21 9 2343 2160 78.1 72.0 6.1 75.6
6 GeVi Napoli GeVi Napoli 60.0 30 18 12 2242 2187 74.7 72.9 1.8 58.6
7 Luiss Roma Luiss Roma 56.7 30 17 13 2400 2296 80.0 76.5 3.5 64.9
8 Stella Azzurra Roma Stella Azzurra Roma 53.3 30 16 14 2257 2124 75.2 70.8 4.4 69.9
9 IUL Basket Roma IUL Basket Roma 43.3 30 13 17 2292 2300 76.4 76.7 -0.3 48.8
10 Scauri Scauri 43.3 30 13 17 2291 2315 76.4 77.2 -0.8 46.4
11 Costa D'Orlando Costa D'Orlando 40.0 30 12 18 2369 2369 79.0 79.0 0.0 50.0
12 Virtus Valmontone Virtus Valmontone 33.3 30 10 20 2288 2383 76.3 79.4 -3.1 36.2
13 Green Basket Palermo Green Basket Palermo 31.0 29 9 20 2194 2310 75.7 79.7 -4.0 32.8
14 Alfa Catania Alfa Catania 23.3 30 7 23 2337 2506 77.9 83.5 -5.6 27.5
15 Bava Pozzuoli Bava Pozzuoli 23.3 30 7 23 2023 2298 67.4 76.6 -9.2 14.5
16 Treofan Battipaglia Treofan Battipaglia 0.0 30 0 30 1764 2956 58.8 98.5 -39.7 0.1

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.