Italy - Serie A2
Clasificación
Italy - Serie A2 baloncesto (ITA-2)
Clasificación de la temporada 2003-2004
Pos | Equipo | % Victoria | J | G | P | Pts+ | Pts- | Pts+ /j | Pts- /j | Diff | % de victoria teórica |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | UNAHOTELS Reggio Emilia | 78.1 | 32 | 25 | 7 | 2619 | 2364 | 81.8 | 73.9 | 7.9 | 80.6 |
2 | General Contractor Jesi | 68.8 | 32 | 22 | 10 | 2666 | 2454 | 83.3 | 76.7 | 6.6 | 76.0 |
3 | Kleb Basket Ferrara | 68.8 | 32 | 22 | 10 | 2612 | 2585 | 81.6 | 80.8 | 0.8 | 53.6 |
4 | Virtus Segafredo Bologna | 59.4 | 32 | 19 | 13 | 2703 | 2513 | 84.5 | 78.5 | 6.0 | 73.4 |
5 | ASD Pavia | 59.4 | 32 | 19 | 13 | 2848 | 2815 | 89.0 | 88.0 | 1.0 | 54.0 |
6 | Gema Montecatini | 59.4 | 32 | 19 | 13 | 2797 | 2773 | 87.4 | 86.7 | 0.7 | 53.0 |
7 | NTS Informatica Rimini | 53.1 | 32 | 17 | 15 | 2654 | 2624 | 82.9 | 82.0 | 0.9 | 53.9 |
8 | Givova Scafati | 46.9 | 32 | 15 | 17 | 2678 | 2652 | 83.7 | 82.9 | 0.8 | 53.4 |
9 | Ristopro Fabriano | 40.6 | 32 | 13 | 19 | 2681 | 2815 | 83.8 | 88.0 | -4.2 | 33.7 |
10 | Banco di Sardegna Sassari | 37.5 | 32 | 12 | 20 | 2575 | 2630 | 80.5 | 82.2 | -1.7 | 42.7 |
11 | Osimo | 34.4 | 32 | 11 | 21 | 2770 | 2847 | 86.6 | 89.0 | -2.4 | 40.6 |
12 | Ignis Novara | 34.4 | 32 | 11 | 21 | 2618 | 2858 | 81.8 | 89.3 | -7.5 | 22.8 |
13 | Andrea Costa Imola | 31.3 | 32 | 10 | 22 | 2505 | 2614 | 78.3 | 81.7 | -3.4 | 35.6 |
14 | Virtus Ragusa | 28.1 | 32 | 9 | 23 | 2548 | 2730 | 79.6 | 85.3 | -5.7 | 27.7 |
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.