Italy - Serie A2 basketball (ITA-2)

Classement de la saison 2005-2006

Pos Equipe % Victoire MJ V D Pts+ Pts- Pts+ /m Pts- /m Diff % Victoire
théorique
1 Givova Scafati Givova Scafati 70.0 30 21 9 2586 2334 86.2 77.8 8.4 80.6
2 Kleb Basket Ferrara Kleb Basket Ferrara 66.7 30 20 10 2456 2324 81.9 77.5 4.4 68.3
3 JuveCaserta JuveCaserta 66.7 30 20 10 2669 2577 89.0 85.9 3.1 62.0
4 NTS Informatica Rimini NTS Informatica Rimini 63.3 30 19 11 2536 2470 84.5 82.3 2.2 59.1
5 Solsonica Rieti Solsonica Rieti 60.0 30 18 12 2521 2470 84.0 82.3 1.7 57.1
6 Andrea Costa Imola Andrea Costa Imola 56.7 30 17 13 2626 2584 87.5 86.1 1.4 55.6
7 Sutor Montegranaro Sutor Montegranaro 50.0 30 15 15 2273 2249 75.8 75.0 0.8 53.7
8 General Contractor Jesi General Contractor Jesi 50.0 30 15 15 2441 2485 81.4 82.8 -1.4 43.8
9 Gema Montecatini Gema Montecatini 50.0 30 15 15 2557 2626 85.2 87.5 -2.3 40.8
10 Ignis Novara Ignis Novara 46.7 30 14 16 2272 2254 75.7 75.1 0.6 52.8
11 Ristopro Fabriano Ristopro Fabriano 46.7 30 14 16 2638 2643 87.9 88.1 -0.2 49.3
12 Banco di Sardegna Sassari Banco di Sardegna Sassari 46.7 30 14 16 2659 2669 88.6 89.0 -0.4 48.7
13 ASD Pavia ASD Pavia 46.7 30 14 16 2498 2525 83.3 84.2 -0.9 46.3
14 Castelletto Castelletto 36.7 30 11 19 2355 2513 78.5 83.8 -5.3 28.8
15 Novipiù Monferrato Novipiù Monferrato 30.0 30 9 21 2493 2612 83.1 87.1 -4.0 34.3
16 Trapani Shark Trapani Shark 13.3 30 4 26 2405 2650 80.2 88.3 -8.1 20.6

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.