Roscos a favor — ranking completo ATP y WTA

Líder

Xiangruyi Ji

59.1% de los sets que gana son 6-0

Media: 25.4%
Desviación: 7.0
El líder está a: 4.8σ
Rango: 2.9 … 59.1

1317 jugadores

#	Jugador	Valor	Pctil	Muestra
1	XJ Xiangruyi Ji	59.1%	100.0	31
2	PK Polina Kaibekova	55.6%	99.9	50
3	LR Liel Marlies Rothensteiner	51.9%	99.8	55
4	MP Manca Pislak	49.1%	99.8	43
5	DP Doroteja Petrovic	47.8%	99.7	31
6	ML Maria Eduarda Lages	46.4%	99.6	36
7	MC Marian Gomez Pezuela Cano	46.2%	99.5	47
8	MI Margarita Ignatjeva	45.9%	99.5	33
9	DP Denisa Elena Plesa	45.5%	99.4	33
10	JA Jacquline Nylander Altelius	45.5%	99.3	31
11	JG Jovana Grujic	45.3%	99.2	38
12	KY Kseniya Yersh	45.2%	99.2	50
13	NK Na Hyun Kang	45.2%	99.1	31
14	AA Abigail Amos	44.4%	99.0	32
15	LL Lola De Leon	44.4%	98.9	32
16	KK Karolina Krajmer	44.4%	98.9	30
17	AI Anastasia Iamachkine	44.3%	98.8	61
18	MS Meshkatolzahra Safi	43.4%	98.7	49
19	MA Mariam Atia	43.2%	98.6	48
20	JS Jana Stojanova	43.1%	98.6	39
21	AP Alessia Popescu	42.9%	98.5	53
22	MK Mariam Karadzhaeva	42.9%	98.4	36
23	AG Anna Gabric	42.1%	98.3	40
24	AI Alexia Shara Iancu	41.9%	98.3	34
25	SL Sabastiani Leon	41.8%	98.2	65
26	LR Lexington Reed	41.5%	98.1	34
27	KT Kaili Demi Teso	41.5%	98.0	33
28	SO Sabrina Olimjanova	41.2%	97.9	38
29	DS Daria Shubina	41.2%	97.9	32
30	BB Bianca Bulat	41.0%	97.8	34
31	DF Daria Frayman	40.7%	97.7	65
32	SS Sebastianna Scilipoti	40.3%	97.6	54
33	EC Eleni Christofi	40.0%	97.6	46
34	SR Stella Remander	40.0%	97.5	42
35	MM Maria Victoria Marchesini	40.0%	97.4	38
36	GG Grete Gull	40.0%	97.3	32
37	KN Koharu Niimi	40.0%	97.3	30
38	JD Jenny Duerst	39.9%	97.2	114
39	AS Anastasia Safta	39.6%	97.1	42
40	LA Lucciana Perez Alarcon	39.2%	97.0	78
41	SF Shuo Feng	39.2%	97.0	39
42	SB Sophia Biolay	39.2%	96.9	36
43	CN Chloe Noel	39.1%	96.8	50
44	JH Jiangxue Han	39.0%	96.7	65
45	AV Alexandra Vasilyeva	38.9%	96.7	79
46	GP Gabriella Price	38.9%	96.6	32
47	AW Amelia Waligora	38.9%	96.5	31
48	PR Pawinee Ruamrak	38.9%	96.4	30
49	NJ Noka Juric	38.8%	96.4	59
50	IV Ingrid Vojcinakova	38.8%	96.3	46

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

Xiangruyi Ji

59.1% de los sets que gana son 6-0

Media: 25.4%
Desviación: 7.0
El líder está a: 4.8σ
Rango: 2.9 … 59.1

1317 jugadores

#	Jugador	Valor	Pctil	Muestra
1	XJ Xiangruyi Ji	59.1%	100.0	31
2	PK Polina Kaibekova	55.6%	99.9	50
3	LR Liel Marlies Rothensteiner	51.9%	99.8	55
4	MP Manca Pislak	49.1%	99.8	43
5	DP Doroteja Petrovic	47.8%	99.7	31
6	ML Maria Eduarda Lages	46.4%	99.6	36
7	MC Marian Gomez Pezuela Cano	46.2%	99.5	47
8	MI Margarita Ignatjeva	45.9%	99.5	33
9	DP Denisa Elena Plesa	45.5%	99.4	33
10	JA Jacquline Nylander Altelius	45.5%	99.3	31
11	JG Jovana Grujic	45.3%	99.2	38
12	KY Kseniya Yersh	45.2%	99.2	50
13	NK Na Hyun Kang	45.2%	99.1	31
14	AA Abigail Amos	44.4%	99.0	32
15	LL Lola De Leon	44.4%	98.9	32
16	KK Karolina Krajmer	44.4%	98.9	30
17	AI Anastasia Iamachkine	44.3%	98.8	61
18	MS Meshkatolzahra Safi	43.4%	98.7	49
19	MA Mariam Atia	43.2%	98.6	48
20	JS Jana Stojanova	43.1%	98.6	39
21	AP Alessia Popescu	42.9%	98.5	53
22	MK Mariam Karadzhaeva	42.9%	98.4	36
23	AG Anna Gabric	42.1%	98.3	40
24	AI Alexia Shara Iancu	41.9%	98.3	34
25	SL Sabastiani Leon	41.8%	98.2	65
26	LR Lexington Reed	41.5%	98.1	34
27	KT Kaili Demi Teso	41.5%	98.0	33
28	SO Sabrina Olimjanova	41.2%	97.9	38
29	DS Daria Shubina	41.2%	97.9	32
30	BB Bianca Bulat	41.0%	97.8	34
31	DF Daria Frayman	40.7%	97.7	65
32	SS Sebastianna Scilipoti	40.3%	97.6	54
33	EC Eleni Christofi	40.0%	97.6	46
34	SR Stella Remander	40.0%	97.5	42
35	MM Maria Victoria Marchesini	40.0%	97.4	38
36	GG Grete Gull	40.0%	97.3	32
37	KN Koharu Niimi	40.0%	97.3	30
38	JD Jenny Duerst	39.9%	97.2	114
39	AS Anastasia Safta	39.6%	97.1	42
40	LA Lucciana Perez Alarcon	39.2%	97.0	78
41	SF Shuo Feng	39.2%	97.0	39
42	SB Sophia Biolay	39.2%	96.9	36
43	CN Chloe Noel	39.1%	96.8	50
44	JH Jiangxue Han	39.0%	96.7	65
45	AV Alexandra Vasilyeva	38.9%	96.7	79
46	GP Gabriella Price	38.9%	96.6	32
47	AW Amelia Waligora	38.9%	96.5	31
48	PR Pawinee Ruamrak	38.9%	96.4	30
49	NJ Noka Juric	38.8%	96.4	59
50	IV Ingrid Vojcinakova	38.8%	96.3	46

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.