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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
675
Roberto Piccoli
it ITA FW
Fiorentina
24 2.001 1 0 1 0,38 0,02 0,40 0,53 0,02 0,55 0,38 0,53 0,380 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,02 0,00 1 1,38 0,00 1,38 1
683
Andrea Pinamonti
it ITA FW
Sassuolo
26 1.999 0 0 0 0,38 0,01 0,39 1,10 0,04 1,15 0,38 1,10 0,190 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
685
Kevin Piscopo
it ITA FW
Juve Stabia
27 1.998 0 0 0 0,38 0,01 0,39 0,38 0,01 0,39 0,38 0,38 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
740
Flavio Russo
it ITA FW
Virtus Entella
21 2.004 1 0 1 0,38 0,01 0,39 0,40 0,01 0,41 0,38 0,40 0,380 0,380 0,38 0,62 2,63 -0,01 0,00 1 1,05 0,00 1,05 0
770
Giuseppe Sibilli
it ITA FW
Bari
28 1.996 0 0 0 0,38 0,00 0,38 0,38 0,00 0,38 0,38 0,38 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
774
Giovanni Simeone
ar ARG FW
Torino
30 1.995 0 0 0 0,38 0,01 0,39 0,27 0,01 0,28 0,38 0,27 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
861
Vanja Vlahović
rs SRB FW
Spezia
21 2.004 0 0 0 0,38 0,01 0,39 0,38 0,01 0,39 0,38 0,38 0,380 0,380 0,38 -0,38 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
863
Mërgim Vojvoda
xk KVX FW,DF
Como
30 1.995 0 1 1 0,38 0,63 1,01 0,15 0,25 0,41 0,38 0,15 0,095 0,380 0,38 -0,38 0,00 0,37 1,59 0 0,00 0,41 0,41 3
874
Mattia Zaccagni
it ITA FW
Lazio
30 1.995 1 1 2 0,38 0,52 0,90 0,10 0,14 0,25 0,38 0,10 0,127 0,380 0,38 0,62 2,63 0,48 1,92 1 0,27 0,27 0,55 3
10
Davide Adorni
it ITA DF
Modena
32 1.992 0 0 0 0,36 0,02 0,38 0,36 0,02 0,38 0,36 0,36 0,180 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
12
Honest Ahanor
it ITA DF
Atalanta
17 2.008 1 0 1 0,36 0,01 0,37 0,20 0,00 0,20 0,36 0,20 0,360 0,360 0,36 0,64 2,78 -0,01 0,00 1 0,55 0,00 0,55 0
59
Armel Bella Kotchap
de GER DF
Hellas Verona
23 2.001 0 0 0 0,36 0,01 0,37 0,36 0,01 0,37 0,36 0,36 0,360 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
115
Domagoj Bradarić
hr CRO DF,MF
Hellas Verona
25 1.999 1 0 1 0,36 0,01 0,37 0,40 0,01 0,41 0,36 0,40 0,180 0,360 0,36 0,64 2,78 -0,01 0,00 1 1,10 0,00 1,10 0
257
Gianluca Di Chiara
it ITA DF
Catanzaro
31 1.993 0 0 0 0,36 0,01 0,37 0,40 0,01 0,40 0,36 0,40 0,360 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
273
Berat Djimsiti
al ALB DF
Atalanta
32 1.993 1 0 1 0,36 0,03 0,39 0,12 0,01 0,13 0,36 0,12 0,090 0,360 0,36 0,64 2,78 -0,03 0,00 1 0,33 0,00 0,33 0
274
Josh Doig
sct SCO DF
Sassuolo
23 2.002 1 0 1 0,36 0,02 0,38 0,36 0,02 0,38 0,36 0,36 0,120 0,360 0,36 0,64 2,78 -0,02 0,00 1 1,00 0,00 1,00 0
355
Jacopo Gelli
it ITA DF
Frosinone
24 2.001 0 1 1 0,36 0,46 0,82 0,36 0,46 0,82 0,36 0,36 0,120 0,360 0,36 -0,36 0,00 0,54 2,17 0 0,00 1,00 1,00 0
394
Torbjørn Heggem
no NOR DF
Bologna
26 1.999 0 0 0 0,36 0,01 0,37 0,36 0,01 0,37 0,36 0,36 0,360 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
398
Mario Hermoso
es ESP DF
Roma
30 1.995 1 0 1 0,36 0,01 0,37 0,72 0,03 0,75 0,36 0,72 0,360 0,360 0,36 0,64 2,78 -0,01 0,00 1 2,00 0,00 2,00 0
502
Babis Lykogiannis
gr GRE DF
Bologna
31 1.993 0 0 0 0,36 0,01 0,37 0,36 0,01 0,37 0,36 0,36 0,360 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
520
Alessandro Marcandalli
it ITA DF
Genoa
22 2.002 1 0 1 0,36 0,01 0,37 0,16 0,00 0,16 0,36 0,16 0,360 0,360 0,36 0,64 2,78 -0,01 0,00 1 0,44 0,00 0,44 0
593
Abdoulaye Ndiaye
sn SEN DF
Parma
23 2.002 0 0 0 0,36 0,03 0,39 0,36 0,03 0,39 0,36 0,36 0,180 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
650
Strahinja Pavlović
rs SRB DF
Milan
24 2.001 0 0 0 0,36 0,02 0,38 0,13 0,01 0,13 0,36 0,13 0,120 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
654
Patryk Peda
pl POL DF
Palermo
23 2.002 1 0 1 0,36 0,01 0,37 0,25 0,01 0,25 0,36 0,25 0,360 0,360 0,36 0,64 2,78 -0,01 0,00 1 0,68 0,00 0,68 0
710
Jacobo Ramón
es ESP DF
Como
20 2.005 0 0 0 0,36 0,01 0,37 0,08 0,00 0,08 0,36 0,08 0,360 0,360 0,36 -0,36 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 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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