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2025-2026
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Copa da Itália (Coppa Italia)  ·  2025-2026  ·  896 registros np 11.1% sot 32.7% pk 75% ast 69.2%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,12
xA ⚡ méd. 0,05
xG+xA ⚡ méd. 0,17
xG/90 ⚡ méd. 0,11
xG/Fin ⚡ méd. 0,050
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,12
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 896
Coppa Italia  ·  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
241
Keinan Davis
eng ENG FW
Udinese
27 1.998 0 0 0 0,38 0,07 0,45 0,38 0,07 0,44 0,38 0,38 0,076 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
263
Giuseppe Di Serio
it ITA FW
Spezia
24 2.001 0 0 0 0,38 0,04 0,42 0,44 0,04 0,49 0,38 0,44 0,127 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
271
Filippo Distefano
it ITA FW
Carrarese
21 2.003 0 0 0 0,38 0,01 0,39 1,18 0,02 1,20 0,38 1,18 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
283
Paulo Dybala
ar ARG FW,MF
Roma
31 1.993 0 0 0 0,38 0,01 0,39 1,04 0,04 1,07 0,38 1,04 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
289
Jeff Ekhator
it ITA FW
Genoa
18 2.006 1 0 1 0,38 0,02 0,40 0,34 0,02 0,35 0,38 0,34 0,190 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,02 0,00 1 0,89 0,00 0,89 0
299
Sebastiano Esposito
it ITA FW,MF
Cagliari
23 2.002 1 1 2 0,38 0,51 0,89 0,45 0,60 1,05 0,38 0,45 0,127 0,380 0,38 0,62 2,63 0,49 1,97 1 1,18 1,18 2,37 0
306
Alieu Fadera
gm GAM FW
Sassuolo
23 2.001 0 0 0 0,38 0,03 0,41 0,27 0,02 0,29 0,38 0,27 0,095 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
314
Jacopo Fazzini
it ITA FW
Fiorentina
22 2.003 0 0 0 0,38 0,02 0,40 0,48 0,02 0,50 0,38 0,48 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
342
Tommaso Fumagalli
it ITA FW
Virtus Entella
25 2.000 1 0 1 0,38 0,02 0,40 0,31 0,02 0,33 0,38 0,31 0,190 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,02 0,00 1 0,83 0,00 0,83 0
351
Silvère Ganvoula M'Boussy
cg CGO FW
Monza
29 1.996 0 0 0 0,38 0,00 0,38 1,37 0,02 1,39 0,38 1,37 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
374
Cedric Gondo
ci CIV FW
Reggiana
28 1.996 1 0 1 0,38 0,02 0,40 0,38 0,02 0,40 0,38 0,38 0,190 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,02 0,00 1 1,00 0,00 1,00 0
420
Gustav Isaksen
dk DEN FW
Lazio
24 2.001 0 0 0 0,38 0,04 0,42 0,10 0,01 0,11 0,38 0,10 0,076 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
461
Nikola Krstović
me MNE FW
Atalanta
25 2.000 0 2 2 0,38 0,97 1,35 0,18 0,46 0,65 0,38 0,18 0,095 0,380 0,38 -0,38 0,00 1,03 2,05 0 0,00 0,95 0,95 2
463
Sandro Kulenović
hr CRO FW
Torino
25 1.999 1 0 1 0,38 0,02 0,40 0,38 0,02 0,40 0,38 0,38 0,190 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,02 0,00 1 1,00 0,00 1,00 0
470
Armand Lauriente
fr FRA FW
Sassuolo
26 1.998 0 0 0 0,38 0,02 0,40 0,51 0,03 0,54 0,38 0,51 0,127 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
475
Rafael Leão
pt POR FW
Milan
26 1.999 1 0 1 0,38 0,03 0,41 0,32 0,03 0,35 0,38 0,32 0,095 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,03 0,00 1 0,85 0,00 0,85 0
486
Alexander Lind
dk DEN FW
Pisa
23 2.002 0 0 0 0,38 0,01 0,39 0,38 0,01 0,39 0,38 0,38 0,190 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
496
Lorenzo Lucca
it ITA FW
Napoli
24 2.000 1 0 1 0,38 0,03 0,41 0,51 0,04 0,55 0,38 0,51 0,127 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,03 0,00 1 1,34 0,00 1,34 1
510
Daniel Maldini
it ITA FW
Lazio
23 2.001 0 1 1 0,38 0,50 0,88 0,25 0,34 0,59 0,38 0,25 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 0,50 1,99 0 0,00 0,67 0,67 0
532
Lautaro Martínez
ar ARG FW
Inter
27 1.997 1 0 1 0,38 0,03 0,41 0,31 0,02 0,33 0,38 0,31 0,127 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,03 0,00 1 0,81 0,00 0,81 0
569
Álvaro Morata
es ESP FW
Como
32 1.992 1 0 1 0,38 0,04 0,42 0,45 0,04 0,49 0,38 0,45 0,127 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,04 0,00 1 1,18 0,00 1,18 1
574
Luca Moro
it ITA FW
Sassuolo
24 2.001 0 0 0 0,38 0,01 0,39 1,56 0,06 1,61 0,38 1,56 0,190 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
576
Claudio Morra
it ITA FW
Vicenza Virtus
30 1.995 0 0 0 0,38 0,01 0,39 0,24 0,01 0,25 0,38 0,24 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
596
David Neres
br BRA FW,MF
Napoli
28 1.997 0 0 0 0,38 0,01 0,39 2,01 0,05 2,06 0,38 2,01 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
605
Christopher Nkunku
fr FRA FW
Milan
27 1.997 1 0 1 0,38 0,02 0,40 0,39 0,02 0,42 0,38 0,39 0,127 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,02 0,00 1 1,03 0,00 1,03 0

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 Coppa Italia:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.1%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 32.7%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 75%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 69.2%

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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