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2025-2026
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Belga (Belgian Pro League)  ·  2025-2026  ·  496 registros np 9% sot 27.3% pk 79.6% ast 70.3%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,63
xA ⚡ méd. 0,66
xG+xA ⚡ méd. 2,29
xG/90 ⚡ méd. 0,15
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,61
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 496
Belgian Pro League  ·  2025-2026
# Jogador Nac Pos Time Idade Ano Gols Ast G+A xG ⚡ xA ⚡ xG+xA ⚡ xG/90 ⚡ xA/90 ⚡ (xG+xA)/90 ⚡ npxG ⚡ npxG/90 ⚡ xG/Fin ⚡ xG/NoA ⚡ xGOT ⚡ G-xG ⚡ G/xG ⚡ A-xA ⚡ A/xA ⚡ G-PK G/90 A/90 G+A/90 Imp
312
Timothée Nkada
fr FRA FW
Standard Liège
26 1.999 4 1 5 3,50 0,65 4,15 0,25 0,05 0,30 2,70 0,20 0,140 0,350 3,50 0,50 1,14 0,35 1,54 3 0,29 0,07 0,36 12
310
Casper Nielsen
dk DEN MF
Standard Liège
32 1.994 5 2 7 3,40 1,17 4,57 0,16 0,06 0,22 2,61 0,13 0,106 0,309 3,40 1,60 1,47 0,83 1,71 4 0,24 0,10 0,34 4
34
Emin Bayram
tr TUR DF
Westerlo
23 2.003 4 2 6 3,39 1,18 4,57 0,09 0,03 0,12 2,59 0,07 0,089 0,308 3,39 0,61 1,18 0,82 1,69 3 0,11 0,05 0,16 0
133
Andrés Ferrari
uy URU FW,MF
Sint-Truiden
23 2.003 3 1 4 3,39 0,67 4,06 0,35 0,07 0,42 1,80 0,19 0,106 0,362 2,90 -0,39 0,88 0,33 1,49 2 0,31 0,10 0,42 8
196
Atsuki Ito
jp JPN MF
Gent
27 1.998 4 3 7 3,39 1,61 5,00 0,15 0,07 0,21 3,39 0,15 0,094 0,261 3,39 0,61 1,18 1,39 1,87 4 0,17 0,13 0,30 1
222
Anan Khalaili
il ISR MF
Union SG
21 2.004 3 5 8 3,39 2,71 6,10 0,10 0,08 0,18 3,39 0,10 0,089 0,261 3,39 -0,39 0,89 2,29 1,84 3 0,09 0,15 0,23 6
49
Bouke Boersma
nl NED FW
Mechelen
20 2.005 3 3 6 3,30 1,63 4,93 0,23 0,11 0,34 3,30 0,23 0,144 0,300 3,30 -0,30 0,91 1,37 1,85 3 0,20 0,20 0,41 6
175
Dogucan Haspolat
tr TUR MF
Westerlo
26 2.000 1 4 5 3,14 2,16 5,30 0,08 0,06 0,14 2,35 0,06 0,068 0,261 2,61 -2,14 0,32 1,84 1,85 1 0,03 0,11 0,13 0
272
Youssef Maziz
fr FRA MF,FW
OH Leuven
27 1.998 3 4 7 3,13 2,20 5,33 0,13 0,09 0,23 3,13 0,13 0,063 0,261 3,13 -0,13 0,96 1,80 1,82 3 0,13 0,17 0,30 2
456
Anthony Valencia
ec ECU MF
Antwerp
22 2.003 4 2 6 3,13 1,15 4,28 0,21 0,08 0,29 3,13 0,21 0,108 0,261 3,13 0,87 1,28 0,85 1,74 4 0,27 0,14 0,41 3
495
Adem Zorgane
dz ALG MF
Union SG
26 2.000 4 4 8 3,13 2,15 5,28 0,10 0,07 0,16 3,13 0,10 0,112 0,261 3,13 0,87 1,28 1,85 1,86 4 0,12 0,12 0,24 5
496
Łukasz Łakomy
pl POL MF
OH Leuven
25 2.001 3 3 6 3,13 1,61 4,74 0,13 0,07 0,20 3,13 0,13 0,098 0,261 3,13 -0,13 0,96 1,39 1,86 3 0,13 0,13 0,26 1
134
Fabio Ferraro
be BEL DF,MF
Dender
23 2.002 1 3 4 3,11 1,64 4,75 0,11 0,06 0,17 3,11 0,11 0,104 0,259 3,11 -2,11 0,32 1,36 1,83 1 0,04 0,11 0,14 2
354
Ewoud Pletinckx
be BEL DF
OH Leuven
25 2.000 3 0 3 3,11 0,24 3,35 0,08 0,01 0,09 3,11 0,08 0,089 0,259 3,11 -0,11 0,96 -0,24 0,00 3 0,08 0,00 0,08 1
359
Benito Raman
be BEL FW
Mechelen
31 1.994 3 3 6 3,00 1,66 4,66 0,26 0,14 0,40 3,00 0,26 0,107 0,300 3,00 0,00 1,00 1,34 1,80 3 0,26 0,26 0,51 8
403
Danylo Sikan
ua UKR FW
Anderlecht
25 2.001 2 1 3 3,00 0,57 3,57 0,66 0,13 0,78 3,00 0,66 0,214 0,300 3,00 -1,00 0,67 0,43 1,75 2 0,44 0,22 0,66 1
471
Dante Vanzeir
be BEL FW,MF
Cercle Brugge
28 1.998 2 2 4 3,00 1,10 4,10 0,34 0,12 0,46 3,00 0,34 0,136 0,300 3,00 -1,00 0,67 0,90 1,82 2 0,22 0,22 0,45 10
474
Luis Vázquez
ar ARG FW
Anderlecht
25 2.001 2 0 2 3,00 0,16 3,16 0,39 0,02 0,41 3,00 0,39 0,136 0,300 3,00 -1,00 0,67 -0,16 0,00 2 0,26 0,00 0,26 6
1
Adnane Abid
be BEL MF,FW
Standard Liège
22 2.003 2 5 7 2,87 2,52 5,39 0,12 0,11 0,23 2,87 0,12 0,130 0,261 2,87 -0,87 0,70 2,48 1,99 2 0,09 0,21 0,30 5
150
Omri Gandelman
il ISR MF
Gent
26 2.000 7 1 8 2,87 0,64 3,51 0,18 0,04 0,22 2,87 0,18 0,102 0,261 2,87 4,13 2,44 0,36 1,57 7 0,44 0,06 0,51 6
186
Bryan Heynen
be BEL MF
Genk
29 1.997 4 1 5 2,87 0,84 3,71 0,07 0,02 0,10 2,87 0,07 0,064 0,261 2,87 1,13 1,39 0,16 1,19 4 0,10 0,03 0,13 0
239
Roman Květ
cz CZE MF,FW
Dender
28 1.997 5 0 5 2,87 0,27 3,14 0,10 0,01 0,11 2,87 0,10 0,078 0,261 2,87 2,13 1,74 -0,27 0,00 5 0,18 0,00 0,18 5
327
Raphael Onyedika
ng NGA MF
Club Brugge
25 2.001 1 0 1 2,87 0,22 3,09 0,13 0,01 0,14 2,87 0,13 0,099 0,261 2,87 -1,87 0,35 -0,22 0,00 1 0,05 0,00 0,05 0
399
Mathis Servais
be BEL MF
Mechelen
21 2.004 2 4 6 2,87 2,25 5,12 0,09 0,07 0,17 2,87 0,09 0,070 0,261 2,87 -0,87 0,70 1,75 1,78 2 0,06 0,13 0,19 5
282
Yaimar Medina
ec ECU DF,MF
Genk
21 2.004 0 3 3 2,85 1,67 4,52 0,17 0,10 0,27 2,85 0,17 0,106 0,259 2,85 -2,85 0,00 1,33 1,80 0 0,00 0,18 0,18 1

Glossário — Produção Ofensiva

⚡ = métrica computada
v6.1
# Posição no ranking
Jogador Nome do jogador
Nac Nacionalidade
Pos Posição em campo
Time Time
Idade Idade atual
Ano Ano de nascimento
Gols Gols marcados
Ast Assistências
G+A Gols + Assistências
xG ⚡ Expected Goals — gols esperados baseado na qualidade das finalizações (taxa média real da liga)
xA ⚡ Expected Assists (proxy matricial) — combina o volume de assistências do jogador com a qualidade ofensiva do time. Fórmula: (Ast × 0,32) + [(Ast × 1,7) × (npxG/Fin do time)] + [(Fin do jogador/Fin do time) × npxG do time × 0,08]
xG+xA ⚡ xG + xA — envolvimento ofensivo esperado total
xG/90 ⚡ xG por 90 minutos — ritmo de criação de chances qualificadas
xA/90 ⚡ xA por 90 minutos — ritmo de criação esperada de assistências
(xG+xA)/90 ⚡ (xG + xA) por 90 minutos — ritmo de contribuição ofensiva esperada
npxG ⚡ Non-Penalty xG — xG excluindo pênaltis cobrados
npxG/90 ⚡ Non-Penalty xG por 90 minutos
xG/Fin ⚡ xG por finalização total — qualidade média de cada tentativa
xG/NoA ⚡ xGOT / finalizações no alvo — perigo médio por chute no alvo
xGOT ⚡ Expected Goals on Target — xG sobre finalizações no alvo
G-xG ⚡ G − xG: positivo = eficiente acima do esperado
G/xG ⚡ G/xG: razão de aproveitamento. >1 = mais gols que o esperado
A-xA ⚡ A − xA: positivo = mais assists do que o esperado pela qualidade
A/xA ⚡ A/xA: razão de assistências. >1 = converte mais chances em assists
G-PK Gols excluindo pênaltis
G/90 Gols por 90 minutos
A/90 Assistências por 90 minutos
G+A/90 G+A por 90 minutos
Imp Impedimentos
Métricas ⚡ calculadas com as taxas reais da liga Belgian Pro League:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 9%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 27.3%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 79.6%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 70.3%

xG ajustado por posição (v5.3):
 · Atacantes, meias, defensores e goleiros usam taxas de conversão calculadas separadamente a partir dos próprios dados da liga.
 · Grupos com menos de 30 chutes (ou 15 no alvo) usam a taxa geral da liga como fallback, para evitar ruído estatístico.

xA Proxy (v5.4) — metodologia matricial:
 · xA = (Ast_jog × 0,32) + [(Ast_jog × 1,7) × (npxG/Fin_time)] + [(Fin_jog/Fin_time) × npxG_time × 0,08]
 · Ast_jog — assistências do jogador · Fin_jog — finalizações do jogador
 · npxG_time / Fin_time — npxG e finalizações totais do time (temporada)
 · NOTA: proxy com dados agregados — xA real requer dados shot-a-shot

Notas v4.3:
 · SoTA (FBRef) já exclui pênaltis → xGA = SoTA × tx_sot + PKsof × tx_pk
 · np_sot = SoT − PKconvertidos (PK errados não estão em SoT)
 · xGA/Fin = xGA ÷ (SoTA + PKsof) = perigo médio por tentativa enfrentada
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