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2026-2027
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Dinamarquês (Danish Superliga)  ·  2026-2027  ·  303 registros np 10.1% sot 33% pk 87.5% ast 71.2%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,52
xA ⚡ méd. 0,22
xG+xA ⚡ méd. 0,74
xG/90 ⚡ méd. 0,14
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,51
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 303
Danish Superliga  ·  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
244
Hjalte Rasmussen
dk DEN FW
Nordsjælland
18 2.007 3 1 4 1,75 0,58 2,33 0,47 0,15 0,62 1,75 0,47 0,146 0,349 1,75 1,25 1,72 0,42 1,74 3 0,80 0,27 1,07 1
21
Jann-Fiete Arp
de GER MF,FW
Odense
26 2.000 2 0 2 1,57 0,11 1,68 0,33 0,02 0,35 1,57 0,33 0,104 0,313 1,57 0,44 1,28 -0,11 0,00 2 0,42 0,00 0,42 —
27
Asker Beck
dk DEN MF
Viborg
23 2.003 3 1 4 1,57 0,61 2,18 0,21 0,08 0,30 1,57 0,21 0,104 0,313 1,57 1,44 1,92 0,39 1,64 3 0,41 0,14 0,54 —
154
Sebastian Jørgensen
dk DEN MF,FW
AGF
26 2.000 0 2 2 1,57 1,01 2,58 0,26 0,17 0,42 1,57 0,26 0,092 0,313 1,57 -1,57 0,00 0,99 1,97 0 0,00 0,33 0,33 1
151
Adrian Justinussen
fo FRO MF,FW
Horsens
28 1.998 2 0 2 1,50 0,11 1,61 0,28 0,02 0,30 0,63 0,12 0,150 0,500 1,50 0,50 1,33 -0,11 0,00 1 0,38 0,00 0,38 1
203
Birger Meling
no NOR DF,MF
FC Copenhagen
31 1.994 4 1 5 1,40 0,55 1,95 0,31 0,12 0,43 1,40 0,31 0,350 0,350 1,40 2,60 2,86 0,45 1,81 4 0,89 0,22 1,11 —
254
Mohamed Sankoh
nl NED FW
Randers
22 2.003 3 0 3 1,40 0,08 1,48 0,38 0,02 0,40 1,40 0,38 0,155 0,349 1,40 1,60 2,15 -0,08 0,00 3 0,82 0,00 0,82 3
255
Janni Serra
de GER FW
AGF
28 1.998 3 0 3 1,40 0,08 1,48 0,37 0,02 0,40 1,40 0,37 0,107 0,349 1,40 1,60 2,15 -0,08 0,00 3 0,80 0,00 0,80 —
82
Mads Emil Madsen
dk DEN MF
FC Copenhagen
28 1.998 2 1 3 1,25 0,64 1,89 0,25 0,13 0,37 1,25 0,25 0,096 0,313 1,25 0,75 1,60 0,36 1,57 2 0,39 0,20 0,59 —
92
Gustav Fraulo
dk DEN MF
Lyngby
21 2.005 1 0 1 1,25 0,10 1,35 0,15 0,01 0,16 1,25 0,15 0,083 0,313 1,25 -0,25 0,80 -0,10 0,00 1 0,12 0,00 0,12 2
132
Olti Hyseni
dk DEN MF
Brøndby
19 2.007 2 0 2 1,25 0,11 1,36 0,29 0,03 0,32 1,25 0,29 0,066 0,313 1,25 0,75 1,60 -0,11 0,00 2 0,47 0,00 0,47 3
191
Julius Madsen
dk DEN MF
Horsens
23 2.003 0 1 1 1,25 0,68 1,93 0,14 0,08 0,22 1,25 0,14 0,104 0,313 1,25 -1,25 0,00 0,32 1,47 0 0,00 0,11 0,11 1
196
Jens Martin Gammelby
dk DEN MF,DF
Silkeborg
31 1.995 0 0 0 1,25 0,09 1,34 0,14 0,01 0,15 1,25 0,14 0,139 0,313 1,25 -1,25 0,00 -0,09 0,00 0 0,00 0,00 0,00 4
201
Callum McCowatt
nz NZL MF,FW
Silkeborg
27 1.999 2 2 4 1,25 1,16 2,41 0,27 0,25 0,52 1,25 0,27 0,104 0,313 1,25 0,75 1,60 0,84 1,73 2 0,43 0,43 0,86 1
214
Marvin Nasnas
dk DEN MF
FC Copenhagen
16 2.009 1 1 2 1,25 0,56 1,81 0,86 0,39 1,25 1,25 0,86 0,250 0,313 1,25 -0,25 0,80 0,44 1,78 1 0,69 0,69 1,37 —
256
Ismaïl Seydi
fr FRA MF,FW
SønderjyskE
25 2.001 2 1 3 1,25 0,59 1,84 0,27 0,13 0,40 1,25 0,27 0,139 0,313 1,25 0,75 1,60 0,41 1,71 2 0,44 0,22 0,66 1
271
Mads Søndergaard
dk DEN MF
Viborg
23 2.002 3 2 5 1,25 1,09 2,34 0,23 0,20 0,44 1,25 0,23 0,089 0,313 1,25 1,75 2,40 0,91 1,83 3 0,56 0,37 0,93 2
299
Marcus Younis
au AUS MF
Brøndby
21 2.005 1 1 2 1,25 0,54 1,79 0,19 0,08 0,28 1,25 0,19 0,078 0,313 1,25 -0,25 0,80 0,46 1,84 1 0,15 0,15 0,31 1
111
Rami Al Hajj
se SWE FW,MF
Silkeborg
25 2.001 1 0 1 1,22 0,09 1,31 0,18 0,01 0,19 0,35 0,05 0,136 0,612 1,22 -0,22 0,82 -0,09 0,00 0 0,15 0,00 0,15 1
34
Luis Binks
sct SCO DF
Brøndby
25 2.001 1 2 3 1,05 0,95 2,00 0,13 0,12 0,25 1,05 0,13 0,117 0,350 1,05 -0,05 0,95 1,05 2,10 1 0,12 0,25 0,37 1
46
Oliver Bundgaard
dk DEN DF
Viborg
25 2.001 0 2 2 1,05 1,06 2,11 0,12 0,12 0,24 1,05 0,12 0,105 0,350 1,05 -1,05 0,00 0,94 1,89 0 0,00 0,23 0,23 —
49
Asbjørn Bøndergaard
dk DEN FW
Lyngby
22 2.004 0 0 0 1,05 0,04 1,09 0,43 0,02 0,45 1,05 0,43 0,175 0,349 1,05 -1,05 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
63
Andreas Cornelius
dk DEN FW
FC Copenhagen
33 1.993 1 0 1 1,05 0,05 1,10 0,38 0,02 0,40 1,05 0,38 0,210 0,349 1,05 -0,05 0,95 -0,05 0,00 1 0,36 0,00 0,36 2
65
Viktor Dadason
is ISL FW
FC Copenhagen
18 2.008 1 0 1 1,05 0,11 1,16 0,29 0,03 0,33 1,05 0,29 0,087 0,349 1,05 -0,05 0,95 -0,11 0,00 1 0,28 0,00 0,28 5
69
Osaze De Rosario
gy GUY FW
SønderjyskE
25 2.001 2 1 3 1,05 0,59 1,64 0,37 0,21 0,57 1,05 0,37 0,116 0,349 1,05 0,95 1,91 0,41 1,71 2 0,70 0,35 1,05 3

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 Danish Superliga:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.1%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 33%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 87.5%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 71.2%

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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