G-League basketball (USA-2)

Classement de la saison 2011-2012

Pos Equipe % Victoire MJ V D Pts+ Pts- Pts+ /m Pts- /m Diff % Victoire
théorique
1 Los Angeles D-Fenders Los Angeles D-Fenders 76.0 50 38 12 5298 4879 106.0 97.6 8.4 75.9
2 Austin Spurs Austin Spurs 66.0 50 33 17 5358 5054 107.2 101.1 6.1 69.3
3 Santa Cruz Warriors Santa Cruz Warriors 58.0 50 29 21 5251 5025 105.0 100.5 4.5 64.8
4 Springfield Armor Springfield Armor 58.0 50 29 21 5121 5042 102.4 100.8 1.6 55.4
5 Birmingham Squadron Birmingham Squadron 56.0 50 28 22 5149 5142 103.0 102.8 0.2 50.5
6 Bakersfield Jam Bakersfield Jam 56.0 50 28 22 5254 5265 105.1 105.3 -0.2 49.3
7 Cleveland Charge Cleveland Charge 54.0 50 27 23 5114 5086 102.3 101.7 0.6 51.9
8 Iowa Wolves Iowa Wolves 50.0 50 25 25 5046 5137 100.9 102.7 -1.8 43.8
9 Rio Grande Valley Vipers Rio Grande Valley Vipers 48.0 50 24 26 5501 5488 110.0 109.8 0.2 50.8
10 Texas Legends Texas Legends 48.0 50 24 26 5065 5138 101.3 102.8 -1.5 45.0
11 Oklahoma City Blue Oklahoma City Blue 46.0 50 23 27 4696 4679 93.9 93.6 0.3 51.3
12 Stockton Kings Stockton Kings 42.0 50 21 29 5411 5456 108.2 109.1 -0.9 47.1
13 Idaho Stampede Idaho Stampede 42.0 50 21 29 4919 5077 98.4 101.5 -3.1 39.2
14 Maine Celtics Maine Celtics 42.0 50 21 29 4967 5186 99.3 103.7 -4.4 35.4
15 Sioux Falls Skyforce Sioux Falls Skyforce 30.0 50 15 35 5015 5185 100.3 103.7 -3.4 38.6
16 Indiana Mad Ants Indiana Mad Ants 28.0 50 14 36 4840 5166 96.8 103.3 -6.5 28.8

Glossaire classement

Abréviations statistiques

  • Pos: position
  • % Victoire: nombre de victoires / nombre de matchs joués
  • MJ: nombre de matchs joués
  • V: nombre de victoires
  • D: nombre de défaites
  • Pts+: somme totale des points marqués par l'équipe
  • Pts-: somme totale des points encaissés par l'équipe
  • Pts+ /m: nombre de points marqués par l'équipe en moyenne par match
  • Pts- /m: nombre de points encaissés par l'équipe en moyenne par match
  • Diff: différence moyenne entre les points marqués et encaissés par match
  • % Victoire théorique: via notre base de données statistiques et l'utilisation des stats avancées, nous pouvons calculer et projeter le pourcentage de victoire attendu pour chaque équipe, ce qui permet ensuite de comparer facilement avec le pourcentage de victoire réel de l'équipe et identifier les équipes qui surperforment ou sousperforment.