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2025-2026
 Champions League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

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
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
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
316
Ryan Gravenberch
nl NED MF
eng Liverpool
23 2.002 1 2 3 1,11 0,64 1,75 0,10 0,06 0,16 1,11 0,10 0,100 0,276 1,11 -0,11 0,90 1,36 3,13 1 0,09 0,19 0,28 1
325
Pape Gueye
sn SEN MF
es Villarreal
26 1.999 0 0 0 1,11 0,00 1,11 0,19 0,00 0,19 1,11 0,19 0,079 0,276 1,11 -1,11 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
390
Joelinton
br BRA MF
eng Newcastle United
28 1.996 2 1 3 1,11 0,32 1,43 0,17 0,05 0,22 1,11 0,17 0,123 0,276 1,11 0,89 1,81 0,68 3,13 2 0,31 0,15 0,46 4
407
Oleksii Kashchuk
ua UKR MF
az Qarabağ
25 2.000 1 0 1 1,11 0,00 1,11 0,49 0,00 0,49 1,11 0,49 0,184 0,276 1,11 -0,11 0,90 0,00 0,00 1 0,44 0,00 0,44 0
412
Anan Khalaili
il ISR MF,DF
be Union SG
20 2.004 3 0 3 1,11 0,00 1,11 0,14 0,00 0,14 1,11 0,14 0,111 0,276 1,11 1,89 2,71 0,00 0,00 3 0,39 0,00 0,39 1
414
Joshua Kimmich
de GER MF
de Bayern Munich
30 1.995 0 2 2 1,11 0,64 1,75 0,09 0,05 0,14 1,11 0,09 0,100 0,276 1,11 -1,11 0,00 1,36 3,13 0 0,00 0,16 0,16 0
431
Teun Koopmeiners
nl NED MF,DF
it Juventus
27 1.998 2 1 3 1,11 0,32 1,43 0,13 0,04 0,17 1,11 0,13 0,123 0,276 1,11 0,89 1,81 0,68 3,13 2 0,24 0,12 0,36 0
468
Ademola Lookman
ng NGA MF,FW
it Atalanta
27 1.997 1 2 3 1,11 0,64 1,75 0,23 0,13 0,36 1,11 0,23 0,065 0,276 1,11 -0,11 0,90 1,36 3,13 1 0,21 0,41 0,62 8
512
Youssoupha Mbodji
sn SEN MF,DF
cz Slavia Prague
21 2.004 2 0 2 1,11 0,00 1,11 0,26 0,00 0,26 1,11 0,26 0,138 0,276 1,11 0,89 1,81 0,00 0,00 2 0,47 0,00 0,47 1
526
Mikel Merino
es ESP MF,FW
eng Arsenal
29 1.996 2 0 2 1,11 0,00 1,11 0,19 0,00 0,19 1,11 0,19 0,158 0,276 1,11 0,89 1,81 0,00 0,00 2 0,35 0,00 0,35 1
560
Jamal Musiala
de GER MF
de Bayern Munich
22 2.003 2 1 3 1,11 0,32 1,43 0,32 0,09 0,41 1,11 0,32 0,123 0,276 1,11 0,89 1,81 0,68 3,13 2 0,57 0,29 0,86 1
574
Pedro Neto
pt POR MF,FW
eng Chelsea
25 2.000 0 1 1 1,11 0,32 1,43 0,16 0,05 0,21 1,11 0,16 0,100 0,276 1,11 -1,11 0,00 0,68 3,13 0 0,00 0,15 0,15 0
583
Felix Nmecha
de GER MF
de Dortmund
24 2.000 3 0 3 1,11 0,00 1,11 0,13 0,00 0,13 1,11 0,13 0,100 0,276 1,11 1,89 2,71 0,00 0,00 3 0,36 0,00 0,36 0
597
Dani Olmo
es ESP MF
es Barcelona
27 1.998 1 1 2 1,11 0,32 1,43 0,22 0,06 0,29 1,11 0,22 0,085 0,276 1,11 -0,11 0,90 0,68 3,13 1 0,20 0,20 0,40 0
604
Mislav Oršić
hr CRO MF
cy Pafos FC
32 1.992 2 2 4 1,11 0,64 1,75 0,15 0,09 0,25 1,11 0,15 0,100 0,276 1,11 0,89 1,81 1,36 3,13 2 0,28 0,28 0,56 2
642
Daniel Podence
pt POR MF
gr Olympiacos
29 1.995 0 0 0 1,11 0,00 1,11 0,18 0,00 0,19 1,11 0,18 0,123 0,276 1,11 -1,11 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
717
Leroy Sané
de GER MF,FW
tr Galatasaray
29 1.996 0 2 2 1,11 0,64 1,75 0,14 0,08 0,22 1,11 0,14 0,111 0,276 1,11 -1,11 0,00 1,36 3,13 0 0,00 0,25 0,25 3
724
Gabriel Sara
br BRA MF
tr Galatasaray
26 1.999 1 1 2 1,11 0,32 1,43 0,13 0,04 0,17 1,11 0,13 0,061 0,276 1,11 -0,11 0,90 0,68 3,13 1 0,12 0,12 0,24 0
726
Dastan Satpayev
kz KAZ MF,FW
kz FC Kairat
16 2.008 1 0 1 1,11 0,00 1,11 0,23 0,00 0,23 1,11 0,23 0,092 0,276 1,11 -0,11 0,90 0,00 0,00 1 0,21 0,00 0,21 1
827
Can Uzun
tr TUR MF,FW
de Eintracht Frankfurt
19 2.005 2 0 2 1,11 0,00 1,11 0,42 0,00 0,42 1,11 0,42 0,184 0,276 1,11 0,89 1,81 0,00 0,00 2 0,76 0,00 0,76 0
854
Timothy Weah
us USA MF,DF
fr Marseille
25 2.000 1 1 2 1,11 0,32 1,43 0,20 0,06 0,26 1,11 0,20 0,100 0,276 1,11 -0,11 0,90 0,68 3,13 1 0,18 0,18 0,36 2
881
Adem Zorgane
dz ALG MF
be Union SG
25 2.000 0 1 1 1,11 0,32 1,43 0,15 0,04 0,19 1,11 0,15 0,221 0,276 1,11 -1,11 0,00 0,68 3,13 0 0,00 0,13 0,13 0
855
Wout Weghorst
nl NED FW
nl Ajax
32 1.992 1 0 1 1,10 0,00 1,10 0,33 0,00 0,33 0,35 0,11 0,275 0,550 1,10 -0,10 0,91 0,00 0,00 0 0,30 0,00 0,30 2
119
Sofiane Boufal
ma MAR FW,MF
be Union SG
31 1.993 0 1 1 1,06 0,32 1,38 1,15 0,35 1,50 1,06 1,15 0,353 0,353 1,06 -1,06 0,00 0,68 3,13 0 0,00 1,08 1,08 1
134
Jonathan Burkardt
de GER FW
de Eintracht Frankfurt
25 2.000 3 1 4 1,06 0,32 1,38 0,28 0,08 0,36 1,06 0,28 0,151 0,353 1,06 1,94 2,84 0,68 3,13 3 0,79 0,26 1,06 2

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
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