Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Liga dos Campeões da UEFA (Champions League) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Liga dos Campeões da UEFA (Champions League) · 2025-2026 · 884 registros np 11.3% sot 30.5% pk 74.7% ast 70.4%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,72

xA ⚡ méd. 0,16

xG+xA ⚡ méd. 0,88

xG/90 ⚡ méd. 0,16

xG/Fin ⚡ méd. 0,080

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,71

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 884

Champions 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
250	Francesco Esposito	it ITA	FW	it Inter	20	2.005	2	2	4	1,76	0,64	2,40	0,31	0,11	0,42	1,76	0,31	0,071	0,353	1,76	0,24	1,13	1,36	3,13	2	0,35	0,35	0,69	1
387	Gabriel Jesus	br BRA	FW	eng Arsenal	28	1.997	2	0	2	1,76	0,00	1,76	0,99	0,00	0,99	1,76	0,99	0,220	0,353	1,76	0,24	1,13	0,00	0,00	2	1,13	0,00	1,13	2
508	Senny Mayulu	fr FRA	FW,MF	fr Paris Saint-Germain	19	2.006	2	0	2	1,76	0,00	1,76	0,36	0,00	0,36	1,76	0,36	0,093	0,353	1,76	0,24	1,13	0,00	0,00	2	0,41	0,00	0,41	0
553	Youssoufa Moukoko	de GER	FW	dk FC Copenhagen	20	2.004	0	0	0	1,76	0,00	1,76	0,51	0,00	0,51	1,76	0,51	0,220	0,353	1,76	-1,76	0,00	0,00	0,00	0	0,00	0,00	0,00	3
656	Gonçalo Ramos	pt POR	FW	fr Paris Saint-Germain	24	2.001	2	0	2	1,76	0,00	1,76	0,74	0,00	0,74	1,76	0,74	0,220	0,353	1,76	0,24	1,13	0,00	0,00	2	0,85	0,00	0,85	1
684	Kevin Rodríguez	ec ECU	FW	be Union SG	25	2.000	0	1	1	1,76	0,32	2,08	0,42	0,08	0,50	1,76	0,42	0,176	0,353	1,76	-1,76	0,00	0,68	3,13	0	0,00	0,24	0,24	5
465	Marcos Llorente	es ESP	DF,MF	es Atlético Madrid	30	1.995	4	1	5	1,69	0,32	2,01	0,13	0,03	0,16	1,69	0,13	0,121	0,282	1,69	2,31	2,37	0,68	3,13	4	0,31	0,08	0,39	3
521	Nuno Mendes	pt POR	DF	fr Paris Saint-Germain	23	2.002	2	2	4	1,69	0,64	2,33	0,11	0,04	0,15	1,69	0,11	0,099	0,282	1,69	0,31	1,18	1,36	3,13	2	0,13	0,13	0,26	3
93	Patrick Berg	no NOR	MF	no Bodø/Glimt	27	1.997	0	1	1	1,66	0,32	1,98	0,13	0,03	0,16	1,66	0,13	0,104	0,276	1,66	-1,66	0,00	0,68	3,13	0	0,00	0,08	0,08	0
167	Francisco Leonel Lima Silva Machado	pt POR	MF	gr Olympiacos	30	1.995	1	2	3	1,66	0,64	2,30	0,27	0,10	0,37	1,66	0,27	0,104	0,276	1,66	-0,66	0,60	1,36	3,13	1	0,16	0,32	0,48	2
178	Francisco Conceição	pt POR	MF,FW	it Juventus	22	2.002	1	0	1	1,66	0,00	1,66	0,30	0,00	0,30	1,66	0,30	0,098	0,276	1,66	-0,66	0,60	0,00	0,00	1	0,18	0,00	0,18	0
266	Phil Foden	eng ENG	MF,FW	eng Manchester City	25	2.000	2	1	3	1,66	0,32	1,98	0,29	0,06	0,35	1,66	0,29	0,111	0,276	1,66	0,34	1,21	0,68	3,13	2	0,36	0,18	0,53	0
268	Carlos Forbs	pt POR	MF	be Club Brugge	21	2.004	2	3	5	1,66	0,96	2,62	0,22	0,13	0,35	1,66	0,22	0,128	0,276	1,66	0,34	1,21	2,04	3,13	2	0,27	0,40	0,67	1
307	Pedro Gonçalves	pt POR	MF	pt Sporting CP	27	1.998	1	1	2	1,66	0,32	1,98	0,28	0,05	0,34	1,66	0,28	0,118	0,276	1,66	-0,66	0,60	0,68	3,13	1	0,17	0,17	0,34	3
469	Ademola Lookman	ng NGA	MF,FW	es Atlético Madrid	27	1.997	2	1	3	1,66	0,32	1,98	0,31	0,06	0,37	1,66	0,31	0,111	0,276	1,66	0,34	1,21	0,68	3,13	2	0,37	0,19	0,56	1
477	Dodi Lukebakio	be BEL	MF,FW	pt Benfica	27	1.997	0	0	0	1,66	0,00	1,66	0,56	0,00	0,56	1,66	0,56	0,128	0,276	1,66	-1,66	0,00	0,00	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
501	Gelson Martins	pt POR	MF	gr Olympiacos	30	1.995	3	0	3	1,66	0,00	1,66	0,21	0,00	0,21	1,66	0,21	0,075	0,276	1,66	1,34	1,81	0,00	0,00	3	0,38	0,00	0,38	6
515	Scott McTominay	sct SCO	MF	it Napoli	28	1.996	4	0	4	1,66	0,00	1,66	0,21	0,00	0,21	1,66	0,21	0,104	0,276	1,66	2,34	2,41	0,00	0,00	4	0,52	0,00	0,52	0
628	Aleksandar Pavlovic	de GER	MF	de Bayern Munich	21	2.004	1	1	2	1,66	0,32	1,98	0,13	0,02	0,15	1,66	0,13	0,128	0,276	1,66	-0,66	0,60	0,68	3,13	1	0,08	0,08	0,15	1
670	Tijjani Reijnders	nl NED	MF	eng Manchester City	27	1.998	0	3	3	1,66	0,96	2,62	0,26	0,15	0,41	1,66	0,26	0,083	0,276	1,66	-1,66	0,00	2,04	3,13	0	0,00	0,47	0,47	1
803	Jordan Teze	nl NED	MF,DF	fr Monaco	25	1.999	3	0	3	1,66	0,00	1,66	0,22	0,00	0,22	1,66	0,22	0,166	0,276	1,66	1,34	1,81	0,00	0,00	3	0,40	0,00	0,40	0
811	Sandro Tonali	it ITA	MF	eng Newcastle United	25	2.000	1	1	2	1,66	0,32	1,98	0,16	0,03	0,19	1,66	0,16	0,128	0,276	1,66	-0,66	0,60	0,68	3,13	1	0,09	0,09	0,19	1
160	Fares Chaïbi	dz ALG	MF	de Eintracht Frankfurt	22	2.002	1	1	2	1,58	0,32	1,90	0,28	0,06	0,34	0,83	0,15	0,143	0,394	1,58	-0,58	0,63	0,68	3,13	0	0,18	0,18	0,36	1
349	Kai Havertz	de GER	MF,FW	eng Arsenal	26	1.999	4	1	5	1,58	0,32	1,90	0,62	0,13	0,74	0,83	0,32	0,263	0,394	1,58	2,42	2,54	0,68	3,13	3	1,57	0,39	1,96	3
357	Morten Hjulmand	dk DEN	MF	pt Sporting CP	26	1.999	0	0	0	1,58	0,00	1,58	0,16	0,00	0,16	0,83	0,08	0,197	0,276	1,11	-1,58	0,00	0,00	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0

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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 Champions League:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.3%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.5%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 74.7%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 70.4%

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