Italy - Serie A2 baloncesto (ITA-2)

Clasificación de la temporada 2010-2011

Pos Equipo % Victoria J G P Pts+ Pts- Pts+ /j Pts- /j Diff % de victoria
teórica
1 Novipiù Monferrato Novipiù Monferrato 70.0 30 21 9 2484 2220 82.8 74.0 8.8 82.7
2 Umana Reyer Venezia (M) Umana Reyer Venezia (M) 70.0 30 21 9 2338 2190 77.9 73.0 4.9 71.3
3 La Briosa Barcellona La Briosa Barcellona 63.3 30 19 11 2537 2424 84.6 80.8 3.8 65.3
4 Givova Scafati Givova Scafati 63.3 30 19 11 2287 2191 76.2 73.0 3.2 64.5
5 NTS Informatica Rimini NTS Informatica Rimini 63.3 30 19 11 2253 2176 75.1 72.5 2.6 61.9
6 Veroli Veroli 60.0 30 18 12 2401 2354 80.0 78.5 1.5 56.8
7 Snaidero Cucine Udine Snaidero Cucine Udine 56.7 30 17 13 2250 2299 75.0 76.6 -1.6 42.6
8 Estra Pistoia Estra Pistoia 46.7 30 14 16 2267 2245 75.6 74.8 0.8 53.4
9 General Contractor Jesi General Contractor Jesi 46.7 30 14 16 2372 2432 79.1 81.1 -2.0 41.4
10 Andrea Costa Imola Andrea Costa Imola 43.3 30 13 17 2417 2423 80.6 80.8 -0.2 49.1
11 Kleb Basket Ferrara Kleb Basket Ferrara 40.0 30 12 18 2274 2303 75.8 76.8 -1.0 45.6
12 Unieuro Forli Unieuro Forli 40.0 30 12 18 2465 2536 82.2 84.5 -2.3 40.3
13 UNAHOTELS Reggio Emilia UNAHOTELS Reggio Emilia 40.0 30 12 18 2240 2316 74.7 77.2 -2.5 38.6
14 Assigeco Assigeco 40.0 30 12 18 2211 2305 73.7 76.8 -3.1 35.9
15 Tezenis Verona Tezenis Verona 36.7 30 11 19 2272 2314 75.7 77.1 -1.4 43.7
16 San Severo San Severo 20.0 30 6 24 2007 2347 66.9 78.2 -11.3 10.2

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.