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2026-2027
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Copa da Itália (Coppa Italia)  ·  2026-2027  ·  696 registros np 12.7% sot 37% pk 83.3% ast 55.3%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,12
xA ⚡ méd. 0,05
xG+xA ⚡ méd. 0,17
xG/90 ⚡ méd. 0,14
xG/Fin ⚡ méd. 0,060
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 696
Coppa Italia  ·  2026-2027
# 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
626
Aleksa Terzić
rs SRB DF
Frosinone
27 1.999 1 0 1 0,36 0,01 0,37 0,54 0,02 0,55 0,36 0,54 0,364 0,364 0,36 0,64 2,75 -0,01 0,00 1 1,48 0,00 1,48 —
632
Bodin Tomašević
me MNE DF
Mantova
20 2.006 0 0 0 0,36 0,02 0,38 0,47 0,02 0,49 0,36 0,47 0,364 0,364 0,36 -0,36 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
653
Johan Vásquez
mx MEX DF
Genoa
27 1.998 1 0 1 0,36 0,01 0,37 0,32 0,01 0,33 0,36 0,32 0,364 0,364 0,36 0,64 2,75 -0,01 0,00 1 0,89 0,00 0,89 —
672
Alessandro Vogliacco
it ITA DF
Cremonese
28 1.998 0 0 0 0,36 0,01 0,37 0,24 0,01 0,24 0,36 0,24 0,364 0,364 0,36 -0,36 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
8
Vasilije Adžić
me MNE MF
Sassuolo
20 2.006 1 0 1 0,29 0,03 0,32 0,37 0,03 0,40 0,29 0,37 0,146 0,292 0,29 0,71 3,42 -0,03 0,00 1 1,27 0,00 1,27 —
20
Amorim
br BRA MF
Genoa
21 2.005 0 0 0 0,29 0,02 0,31 0,29 0,02 0,31 0,29 0,29 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
32
Anouar El Azzouzi
nl NED MF
Frosinone
25 2.001 0 0 0 0,29 0,03 0,32 0,28 0,03 0,31 0,29 0,28 0,097 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
43
Thomas Battistella
it ITA MF
Juve Stabia
25 2.001 0 0 0 0,29 0,04 0,33 0,40 0,05 0,45 0,29 0,40 0,097 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
51
Fahem Benaissa Yahia
fr FRA MF
Mantova
24 2.002 0 0 0 0,29 0,04 0,33 0,15 0,02 0,17 0,29 0,15 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
56
Tommaso Berti
it ITA MF
Cremonese
22 2.004 1 1 2 0,29 0,62 0,91 0,23 0,49 0,72 0,29 0,23 0,292 0,292 0,29 0,71 3,42 0,38 1,62 1 0,80 0,80 1,59 —
68
Samuele Birindelli
it ITA MF
Monza
27 1.999 0 0 0 0,29 0,02 0,31 0,28 0,02 0,29 0,29 0,28 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
90
Rareș-Cătălin Burnete
ro ROU MF,FW
FC Südtirol
22 2.004 0 0 0 0,29 0,02 0,31 0,17 0,01 0,18 0,29 0,17 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
97
Ismael Cajazzo
ca CAN MF
Mantova
22 2.004 1 0 1 0,29 0,02 0,31 0,33 0,02 0,35 0,29 0,33 0,292 0,292 0,29 0,71 3,42 -0,02 0,00 1 1,13 0,00 1,13 —
100
Giacomo Calò
it ITA MF
Frosinone
29 1.997 0 0 0 0,29 0,04 0,33 0,35 0,05 0,40 0,29 0,35 0,073 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
114
Cesare Casadei
it ITA MF
Torino
23 2.003 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,29 0,01 0,30 0,29 0,29 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
131
Luca Chierico
it ITA MF
Arezzo
25 2.001 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,21 0,01 0,22 0,29 0,21 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
149
Mattia Compagnon
it ITA MF
Hellas Verona
24 2.001 1 0 1 0,29 0,02 0,31 0,31 0,02 0,33 0,29 0,31 0,146 0,292 0,29 0,71 3,42 -0,02 0,00 1 1,05 0,00 1,05 2
175
Federico Davi
it ITA MF,DF
FC Südtirol
24 2.002 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,19 0,01 0,20 0,29 0,19 0,292 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
187
Fisayo Dele-Bashiru
ng NGA MF
Lazio
25 2.001 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,38 0,02 0,39 0,29 0,38 0,097 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
213
Cody Drameh
eng ENG MF
Genoa
24 2.001 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,44 0,01 0,45 0,29 0,44 0,292 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
222
Mikael Ellertsson
is ISL MF
Genoa
24 2.002 0 0 0 0,29 0,02 0,31 0,34 0,02 0,36 0,29 0,34 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
230
Nahuel Estévez
ar ARG MF
Palermo
30 1.995 0 0 0 0,29 0,02 0,31 0,25 0,01 0,26 0,29 0,25 0,292 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
231
Giovanni Fabbian
it ITA MF
Parma
23 2.003 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,29 0,01 0,30 0,29 0,29 0,292 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
240
Mattia Felici
it ITA MF
Cagliari
25 2.001 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,31 0,01 0,32 0,29 0,31 0,146 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
243
Saná Fernandes
pt POR MF
Juve Stabia
20 2.006 0 0 0 0,29 0,01 0,30 1,19 0,05 1,24 0,29 1,19 0,292 0,292 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —

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): 12.7%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 37%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 83.3%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 55.3%

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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