Home › Coupe de France › Jogadores · Produção Ofensiva

2026-2027

Coupe de France / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Copa da França (Coupe de France) 2026-2027 | TheScouter
Creator: TheScouter

Copa da França (Coupe de France) · 2026-2027 · 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 · 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
413	Julio Enciso	py PAR	MF,FW	Strasbourg	21	2.004	6	0	6	4,40	0,25	4,65	1,03	0,06	1,09	3,64	0,85	0,200	0,440	4,40	1,60	1,36	-0,25	0,00	5	1,41	0,00	1,41	0
499	Mason Greenwood	eng ENG	MF,FW	Marseille	23	2.001	6	3	9	3,99	1,97	5,96	1,04	0,51	1,56	3,23	0,85	0,333	0,444	3,99	2,01	1,50	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	3,23	0,72	3,95	1,07	0,24	1,31	3,23	1,07	0,202	0,404	3,23	1,77	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	2,48	0,61	3,09	0,72	0,18	0,89	0,96	0,28	0,226	0,409	2,04	-0,48	0,81	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	2,38	0,05	2,43	1,00	0,02	1,03	1,62	0,68	0,396	0,475	2,38	1,62	1,68	-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	0,45	0,169	0,394	2,37	-0,37	0,85	1,15	1,62	1	0,56	0,85	1,41	1
373	Sofiane Diop	ma MAR	FW,MF	Nice	25	2.000	2	0	2	2,25	0,09	2,34	0,92	0,04	0,96	2,25	0,92	0,225	0,321	2,25	-0,25	0,89	-0,09	0,00	2	0,82	0,00	0,82	0
414	Endrick	br BRA	FW	Lyon	19	2.006	2	0	2	2,25	0,15	2,40	0,81	0,05	0,86	2,25	0,81	0,173	0,321	2,25	-0,25	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	2,25	0,69	2,94	0,97	0,30	1,27	2,25	0,97	0,225	0,321	2,25	-0,25	0,89	0,31	1,45	2	0,87	0,43	1,30	0
92	Folarin Balogun	us USA	MF	Monaco	24	2.001	1	0	1	2,02	0,12	2,14	0,94	0,06	1,00	2,02	0,94	0,224	0,404	2,02	-1,02	0,50	-0,12	0,00	1	0,47	0,00	0,47	0
481	Martial Godo	ci CIV	MF,FW	Strasbourg	22	2.003	2	1	3	2,02	0,67	2,69	0,47	0,15	0,62	2,02	0,47	0,224	0,404	2,02	-0,02	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	2,02	0,09	2,11	1,17	0,05	1,22	2,02	1,17	0,253	0,404	2,02	-1,02	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	2,02	1,09	3,11	0,69	0,37	1,06	2,02	0,69	0,144	0,404	2,02	-1,02	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	0,72	0,23	0,95	1,21	0,44	0,219	0,404	1,62	-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	0,282	0,493	1,97	1,03	1,52	1,74	1,77	2	1,08	1,43	2,51	0
970	Gonçalo Ramos	pt POR	FW	Paris SG	24	2.001	2	0	2	1,93	0,11	2,04	0,96	0,05	1,02	1,93	0,96	0,193	0,321	1,93	0,07	1,04	-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	1,72	0,08	1,80	0,91	0,04	0,95	0,96	0,51	0,172	0,431	1,72	0,28	1,16	-0,08	0,00	1	1,05	0,00	1,05	1
698	Theo Leoni	be BEL	MF	Reims	25	2.000	2	1	3	1,62	0,69	2,31	0,51	0,22	0,73	1,62	0,51	0,269	0,404	1,62	0,38	1,24	0,31	1,45	2	0,63	0,31	0,94	0
403	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	0,321	1,61	0,39	1,25	-0,11	0,00	2	0,58	0,00	0,58	2
493	Amine Gouiri	dz ALG	FW	Marseille	25	2.000	3	2	5	1,61	1,30	2,91	1,03	0,83	1,87	1,61	1,03	0,229	0,321	1,61	1,39	1,87	0,70	1,54	3	1,93	1,29	3,21	1
1046	Amine Sbai	ma MAR	MF	Angers	24	2.000	1	0	1	1,57	0,02	1,59	0,78	0,01	0,80	0,81	0,40	0,314	0,523	1,57	-0,57	0,64	-0,02	0,00	0	0,50	0,00	0,50	1
106	Norman Bassette	be BEL	FW	Reims	20	2.004	1	0	1	1,40	0,10	1,50	1,40	0,10	1,50	0,64	0,64	0,200	0,321	0,96	-0,40	0,71	-0,10	0,00	1	1,00	0,00	1,00	0
333	Ousmane Dembélé	fr FRA	FW	Paris SG	28	1.997	1	1	2	1,40	0,60	2,00	1,45	0,62	2,06	0,64	0,66	0,351	0,467	1,40	-0,40	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	1,40	0,04	1,44	0,79	0,03	0,82	0,64	0,36	0,234	0,321	0,96	-1,40	0,00	-0,04	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
148	Mika Biereth	dk DEN	FW	Monaco	22	2.003	3	0	3	1,28	0,07	1,35	0,50	0,03	0,52	1,28	0,50	0,257	0,321	1,28	1,72	2,34	-0,07	0,00	3	1,17	0,00	1,17	1

Página 1 de 49 · 1.221 registros total

‹ 1 2 3 … 49 ›

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