Roscos a favor — ranking completo ATP y WTA

Líder

Jesper de Jong

17.8% de los sets que gana son 6-0

Media: 10.6%
Desviación: 3.2
El líder está a: 2.3σ
Rango: 1.8 … 17.8

132 jugadores

#	Jugador	Valor	Pctil	Muestra
1	Jesper de Jong#105	17.8%	100.0	177
2	Learner Tien#19	17.5%	99.2	189
3	Arthur Cazaux#138	17.3%	98.5	116
4	Mariano Navone#44	17.2%	97.7	177
5	Zachary Svajda#87	17.1%	96.9	181
6	Alex de Minaur#7	16.1%	96.2	349
7	Jaume Munar#45	16.0%	95.4	227
8	RN Rafael Nadal	15.9%	94.7	70
9	Luciano Darderi#22	15.5%	93.9	188
10	Jannik Sinner#1	15.4%	93.1	348
11	Damir Dzumhur#104	15.4%	92.4	196
12	Carlos Alcaraz#2	15.3%	91.6	330
13	Marton Fucsovics#83	14.9%	90.8	215
14	GM Gael Monfils	14.8%	90.1	150
15	Vit Kopriva#71	14.6%	89.3	188
16	SERNovak Djokovic#5	14.5%	88.5	245
17	Alejandro Tabilo#26	14.4%	87.8	214
18	Cristian Garin#136	14.0%	87.0	222
19	Cameron Norrie#37	14.0%	86.3	308
20	Valentin Vacherot#18	13.9%	85.5	151
21	Roberto Bautista Agut	13.8%	84.7	229
22	Pavel Kotov	13.8%	84.0	141
23	Jack Draper#143	13.8%	83.2	167
24	Jenson Brooksby#74	13.6%	82.4	142
25	Pablo Carreno Busta#68	13.5%	81.7	206
26	Jacob Fearnley#110	13.5%	80.9	142
27	Sebastian Baez#48	13.4%	80.2	263
28	Roberto Carballes Baena	13.3%	79.4	212
29	Mackenzie McDonald#144	12.9%	78.6	270
30	RG Richard Gasquet	12.9%	77.9	166
31	SK Sebastian Korda#50	12.9%	77.1	219
32	Grigor Dimitrov#137	12.9%	76.3	230
33	AM Andy Murray	12.8%	75.6	114
34	Gabriel Diallo#108	12.8%	74.8	173
35	Wu Yibing#116	12.7%	74.0	112
36	Casper Ruud#14	12.7%	73.3	329
37	Fabian Marozsan#61	12.7%	72.5	163
38	Mattia Bellucci#80	12.7%	71.8	186
39	Camilo Ugo Carabelli#76	12.7%	71.0	188
40	GZ Giulio Zeppieri	12.7%	70.2	117
41	Botic Van De Zandschulp#70	12.5%	69.5	284
42	ER Emil Ruusuvuori	12.3%	68.7	187
43	Karen Khachanov#39	12.1%	67.9	275
44	Tommy Paul#21	12.0%	67.2	306
45	Lorenzo Musetti#13	11.9%	66.4	296
46	Alexander Zverev#3	11.9%	65.6	371
47	Daniil Medvedev#6	11.9%	64.9	341
48	JM John Millman	11.8%	64.1	48
49	Denis Shapovalov#43	11.7%	63.4	233
50	SERHamad Medjedovic#73	11.6%	62.6	152

Cómo se calcula

Mínimo 30 partidos con marcador. Por debajo, la cifra es ruido y publicarla sería fingir precisión. Cada familia de métricas lleva su propio contador: 200 partidos no son 200 desempates.
El denominador son sets, no partidos. Son sets 6-0 sobre sets GANADOS, así que no premia a quien juega más. El mínimo se aplica sobre partidos con marcador, porque el recuento de sets ganados no se guarda como columna propia.
Ventana. Cinco años de resultados. Estas filas solo necesitan el marcador, que existe desde mucho antes que las estadísticas de saque.
Una división cada vez. Un jugador es de la división Challenger/ITF cuando más de la mitad de sus partidos desde 2024 se juegan ahí. Mezclarlas ordena calendarios y no jugadores: la lista de cierres en bruto la encabezaba una jugadora de ITF con el 100% sobre veinte partidos.
No es una señal de apuesta. Describe a un jugador, no un precio. Nuestro propio motor de predicción se mide contra el mercado y pierde: 0,632 de log loss frente a 0,593.

Líder

Jesper de Jong

17.8% de los sets que gana son 6-0

Media: 10.6%
Desviación: 3.2
El líder está a: 2.3σ
Rango: 1.8 … 17.8

132 jugadores

#	Jugador	Valor	Pctil	Muestra
1	Jesper de Jong#105	17.8%	100.0	177
2	Learner Tien#19	17.5%	99.2	189
3	Arthur Cazaux#138	17.3%	98.5	116
4	Mariano Navone#44	17.2%	97.7	177
5	Zachary Svajda#87	17.1%	96.9	181
6	Alex de Minaur#7	16.1%	96.2	349
7	Jaume Munar#45	16.0%	95.4	227
8	RN Rafael Nadal	15.9%	94.7	70
9	Luciano Darderi#22	15.5%	93.9	188
10	Jannik Sinner#1	15.4%	93.1	348
11	Damir Dzumhur#104	15.4%	92.4	196
12	Carlos Alcaraz#2	15.3%	91.6	330
13	Marton Fucsovics#83	14.9%	90.8	215
14	GM Gael Monfils	14.8%	90.1	150
15	Vit Kopriva#71	14.6%	89.3	188
16	SERNovak Djokovic#5	14.5%	88.5	245
17	Alejandro Tabilo#26	14.4%	87.8	214
18	Cristian Garin#136	14.0%	87.0	222
19	Cameron Norrie#37	14.0%	86.3	308
20	Valentin Vacherot#18	13.9%	85.5	151
21	Roberto Bautista Agut	13.8%	84.7	229
22	Pavel Kotov	13.8%	84.0	141
23	Jack Draper#143	13.8%	83.2	167
24	Jenson Brooksby#74	13.6%	82.4	142
25	Pablo Carreno Busta#68	13.5%	81.7	206
26	Jacob Fearnley#110	13.5%	80.9	142
27	Sebastian Baez#48	13.4%	80.2	263
28	Roberto Carballes Baena	13.3%	79.4	212
29	Mackenzie McDonald#144	12.9%	78.6	270
30	RG Richard Gasquet	12.9%	77.9	166
31	SK Sebastian Korda#50	12.9%	77.1	219
32	Grigor Dimitrov#137	12.9%	76.3	230
33	AM Andy Murray	12.8%	75.6	114
34	Gabriel Diallo#108	12.8%	74.8	173
35	Wu Yibing#116	12.7%	74.0	112
36	Casper Ruud#14	12.7%	73.3	329
37	Fabian Marozsan#61	12.7%	72.5	163
38	Mattia Bellucci#80	12.7%	71.8	186
39	Camilo Ugo Carabelli#76	12.7%	71.0	188
40	GZ Giulio Zeppieri	12.7%	70.2	117
41	Botic Van De Zandschulp#70	12.5%	69.5	284
42	ER Emil Ruusuvuori	12.3%	68.7	187
43	Karen Khachanov#39	12.1%	67.9	275
44	Tommy Paul#21	12.0%	67.2	306
45	Lorenzo Musetti#13	11.9%	66.4	296
46	Alexander Zverev#3	11.9%	65.6	371
47	Daniil Medvedev#6	11.9%	64.9	341
48	JM John Millman	11.8%	64.1	48
49	Denis Shapovalov#43	11.7%	63.4	233
50	SERHamad Medjedovic#73	11.6%	62.6	152

Cómo se calcula

Mínimo 30 partidos con marcador. Por debajo, la cifra es ruido y publicarla sería fingir precisión. Cada familia de métricas lleva su propio contador: 200 partidos no son 200 desempates.
El denominador son sets, no partidos. Son sets 6-0 sobre sets GANADOS, así que no premia a quien juega más. El mínimo se aplica sobre partidos con marcador, porque el recuento de sets ganados no se guarda como columna propia.
Ventana. Cinco años de resultados. Estas filas solo necesitan el marcador, que existe desde mucho antes que las estadísticas de saque.
Una división cada vez. Un jugador es de la división Challenger/ITF cuando más de la mitad de sus partidos desde 2024 se juegan ahí. Mezclarlas ordena calendarios y no jugadores: la lista de cierres en bruto la encabezaba una jugadora de ITF con el 100% sobre veinte partidos.
No es una señal de apuesta. Describe a un jugador, no un precio. Nuestro propio motor de predicción se mide contra el mercado y pierde: 0,632 de log loss frente a 0,593.