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2025-2026

Coupe de France / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Copa da França (Coupe de France) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Copa da França (Coupe de France) · 2025-2026 · 1.221 registros np 13.1% sot 35.4% pk 76% ast 67.7%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,16

xA ⚡ méd. 0,07

xG+xA ⚡ méd. 0,23

xG/90 ⚡ méd. 0,14

xG/Fin ⚡ méd. 0,060

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,16

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 1.221

Coupe de France · 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
414	Julio Enciso	py PAR	MF,FW	Strasbourg	21	2.004	6	0	6	4,38	0,25	4,63	1,03	0,06	1,09	3,62	0,85	0,199	0,438	4,38	1,62	1,37	-0,25	0,00	5	1,41	0,00	1,41	0
500	Mason Greenwood	eng ENG	MF,FW	Marseille	23	2.001	6	3	9	3,98	1,97	5,95	1,04	0,51	1,56	3,22	0,84	0,332	0,442	3,98	2,02	1,51	1,03	1,53	5	1,57	0,78	2,35	2
1071	Abdallah Sima	sn SEN	MF	Lens	24	2.001	5	1	6	3,22	0,72	3,94	1,07	0,24	1,31	3,22	1,07	0,201	0,402	3,22	1,78	1,55	0,28	1,39	5	1,66	0,33	1,99	3
1189	Elye Wahi	ci CIV	FW	Nice	22	2.003	2	1	3	2,49	0,61	3,10	0,72	0,18	0,89	0,97	0,28	0,226	0,410	2,05	-0,49	0,80	0,39	1,65	1	0,58	0,29	0,87	5
569	Jonathan Ikone	fr FRA	MF	Paris FC	27	1.998	4	0	4	2,37	0,05	2,42	1,00	0,02	1,02	1,61	0,68	0,395	0,474	2,37	1,63	1,69	-0,05	0,00	3	1,69	0,00	1,69	1
934	Joaquín Panichelli	ar ARG	FW	Strasbourg	22	2.002	2	3	5	2,37	1,85	4,22	0,67	0,52	1,19	1,61	0,46	0,170	0,396	2,37	-0,37	0,84	1,15	1,62	1	0,56	0,85	1,41	1
374	Sofiane Diop	ma MAR	FW,MF	Nice	25	2.000	2	0	2	2,26	0,09	2,35	0,93	0,04	0,97	2,26	0,93	0,226	0,323	2,26	-0,26	0,89	-0,09	0,00	2	0,82	0,00	0,82	0
415	Endrick	br BRA	FW	Lyon	19	2.006	2	0	2	2,26	0,15	2,41	0,81	0,05	0,87	2,26	0,81	0,174	0,323	2,26	-0,26	0,89	-0,15	0,00	2	0,72	0,00	0,72	1
833	Afonso Moreira	pt POR	FW	Lyon	20	2.005	2	1	3	2,26	0,69	2,95	0,98	0,30	1,28	2,26	0,98	0,226	0,323	2,26	-0,26	0,89	0,31	1,45	2	0,87	0,43	1,30	0
93	Folarin Balogun	us USA	MF	Monaco	24	2.001	1	0	1	2,01	0,12	2,13	0,94	0,06	0,99	2,01	0,94	0,224	0,402	2,01	-1,01	0,50	-0,12	0,00	1	0,47	0,00	0,47	0
482	Martial Godo	ci CIV	MF,FW	Strasbourg	22	2.003	2	1	3	2,01	0,67	2,68	0,47	0,15	0,62	2,01	0,47	0,224	0,402	2,01	-0,01	0,99	0,33	1,50	2	0,46	0,23	0,69	3
1015	Allan Saint-Maximin	fr FRA	MF,FW	Lens	28	1.997	1	0	1	2,01	0,09	2,10	1,17	0,05	1,22	2,01	1,17	0,252	0,402	2,01	-1,01	0,50	-0,09	0,00	1	0,58	0,00	0,58	2
1103	Musa Al-Taamari	jo JOR	MF	Rennes	28	1.997	1	2	3	2,01	1,09	3,10	0,69	0,37	1,06	2,01	0,69	0,144	0,402	2,01	-1,01	0,50	0,91	1,83	1	0,34	0,68	1,02	1
1081	Florian Sotoca	fr FRA	MF	Lens	34	1.990	1	1	2	1,97	0,64	2,61	0,71	0,23	0,95	1,21	0,44	0,219	0,402	1,61	-0,97	0,51	0,36	1,55	1	0,36	0,36	0,73	1
1125	Florian Thauvin	fr FRA	MF,FW	Lens	32	1.993	3	4	7	1,97	2,26	4,23	0,71	0,81	1,52	1,21	0,43	0,281	0,492	1,97	1,03	1,53	1,74	1,77	2	1,08	1,43	2,51	0
970	Gonçalo Ramos	pt POR	FW	Paris Saint-Germain	24	2.001	2	0	2	1,94	0,11	2,05	0,97	0,05	1,02	1,94	0,97	0,194	0,323	1,94	0,06	1,03	-0,11	0,00	2	1,00	0,00	1,00	0
631	Fahd El Khoumisti	ma MAR	FW	Orléans	32	1.993	2	0	2	1,73	0,08	1,81	0,91	0,04	0,95	0,97	0,51	0,173	0,432	1,73	0,27	1,16	-0,08	0,00	1	1,05	0,00	1,05	1
404	Odsonne Édouard	fr FRA	FW	Lens	27	1.998	2	0	2	1,61	0,11	1,72	0,47	0,03	0,50	1,61	0,47	0,161	0,323	1,61	0,39	1,24	-0,11	0,00	2	0,58	0,00	0,58	2
494	Amine Gouiri	dz ALG	FW	Marseille	25	2.000	3	2	5	1,61	1,30	2,91	1,04	0,83	1,87	1,61	1,04	0,231	0,323	1,61	1,39	1,86	0,70	1,54	3	1,93	1,29	3,21	1
698	Theo Leoni	be BEL	MF	Reims	25	2.000	2	1	3	1,61	0,69	2,30	0,51	0,22	0,72	1,61	0,51	0,268	0,402	1,61	0,39	1,24	0,31	1,45	2	0,63	0,31	0,94	0
46	Mohamed Amine Sbai	fr FRA	MF	Angers	24	2.000	1	0	1	1,56	0,02	1,58	0,78	0,01	0,79	0,80	0,40	0,313	0,522	1,56	-0,56	0,64	-0,02	0,00	0	0,50	0,00	0,50	1
107	Norman Bassette	be BEL	FW	Reims	20	2.004	1	0	1	1,41	0,10	1,51	1,41	0,10	1,51	0,65	0,65	0,201	0,323	0,97	-0,41	0,71	-0,10	0,00	1	1,00	0,00	1,00	0
334	Ousmane Dembélé	fr FRA	FW	Paris Saint-Germain	28	1.997	1	1	2	1,41	0,60	2,01	1,45	0,62	2,07	0,65	0,67	0,351	0,469	1,41	-0,41	0,71	0,40	1,68	0	1,03	1,03	2,07	0
993	Clément Rodrigues	fr FRA	FW	Le Puy Foot 43	24	2.000	0	0	0	1,41	0,04	1,45	0,80	0,03	0,82	0,65	0,37	0,234	0,323	0,97	-1,41	0,00	-0,04	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
149	Mika Biereth	dk DEN	FW	Monaco	22	2.003	3	0	3	1,29	0,07	1,36	0,50	0,03	0,53	1,29	0,50	0,258	0,323	1,29	1,71	2,32	-0,07	0,00	3	1,17	0,00	1,17	1

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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 Coupe de France:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 13.1%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 35.4%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 76%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 67.7%

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