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Mejores brawlers para Hot Tubs en Heist

493 batallas agregadas en los últimos 14 días · 38 brawlers vistos en el mapa

Ranking de brawlers en Hot Tubs

Win rate ajustado bayesianamente. La columna en puntos compara cada brawler consigo mismo en el resto de mapas de Heist.

Qué dicen los datos de Hot Tubs

Hot Tubs es uno de los mapas de Heist que más batallas registradas acumula en nuestra muestra: 493 partidas de jugadores de alto nivel en los últimos 14 días, con 38 brawlers distintos vistos sobre él. Esta ficha ordena a esos brawlers por win rate real en este mapa concreto, no por su rendimiento medio en el juego, que es la cifra que suele llevar a pickear mal.

Las 493 batallas de la ventana de 14 días reparten esa muestra entre 38 brawlers, así que las primeras posiciones del ranking están sostenidas por decenas de partidas cada una y no por un puñado de casos aislados. Cada fila muestra su propio recuento para que puedas juzgar la fiabilidad de la cifra sin salir de la página.

Los mejores picks del mapa

El mejor brawler en Hot Tubs es Kaze, con un 76.1% de victorias sobre 87 batallas registradas en este mapa. Es la primera opción a considerar cuando esta rotación entra en juego, y también el pick que más conviene banear o contrarrestar si el equipo rival llega antes.

Lo interesante de Kaze aquí no es el número absoluto, sino la diferencia: en el resto de mapas de Heist se queda en el 66.7%, así que Hot Tubs le suma 9.4 puntos porcentuales. Ese salto es la señal de que el mapa favorece específicamente su kit, no de que sea un brawler fuerte en general.

La segunda opción es Gale, con un 72.3% sobre 35 batallas, a 3.8 puntos del primero. Cuando la distancia entre el primer y el segundo pick es tan corta, la elección depende más de la composición enemiga y del resto de tu equipo que del mapa en sí.

Cierra el podio Griff con un 71.6%. Tener tres opciones claras y no una sola hace que Hot Tubs sea un mapa cómodo de draftear: si te banean la primera, no te quedas sin plan.

El brawler más escogido en Hot Tubs no es necesariamente el mejor: es Kaze, presente en 87 batallas, un 17.6% de todas las registradas en el mapa. La distancia entre lo más pickeado y lo que mejor funciona suele ser donde está la ventaja, porque la mayoría de jugadores repite el pick por costumbre y no por datos.

Hot Tubs es un mapa polarizado: entre el mejor y el peor brawler del ranking hay 23.4 puntos porcentuales de diferencia. En un mapa así el draft pesa más que la mecánica, y llevar un pick de la parte baja de la tabla es regalar ventaja antes de que empiece la partida.

Brawlers que rinden peor en Hot Tubs

Todavía no hay muestra suficiente para señalar con confianza qué brawlers rinden peor en Hot Tubs. Publicamos la cola inferior solo cuando el ranking tiene profundidad bastante para que los mejores y los peores sean grupos distintos y no se solapen.

Cómo se juega Heist

En Heist toda la partida gira alrededor del daño a la caja fuerte. Un brawler con burst alto y capacidad de abrirse paso vale más que uno con buen control de zona, y los que dependen de eliminar al rival para generar ventaja rinden por debajo de lo que su win rate general sugiere. El ranking de Hot Tubs refleja esa asimetría.

Hot Tubs entra y sale de la rotación oficial de Heist cada pocos días. Esta ficha no depende de que esté activa ahora mismo: el ranking se calcula sobre el histórico reciente, así que sigue siendo la mejor referencia disponible el día que el mapa vuelva a aparecer.

Todos los porcentajes salen de batallas reales de jugadores de alto nivel muestreadas de forma continua, agregadas en una ventana rodante de 14 días y ajustadas con suavizado bayesiano. Ese ajuste evita el falso positivo clásico: un brawler con tres partidas y tres victorias no aparece con un 100 %, sino cerca de la media, hasta que acumula muestra que lo respalde.

Si quieres comparar Hot Tubs con el resto de mapas de Heist, tienes los enlaces al final de la página. Y si lo que buscas es qué pickear en la rotación de hoy, la página de picks filtra los mapas que están activos en este momento.

Cómo calculamos estos datos

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