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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
109
Cho Gue-sung
kr KOR FW,MF
Midtjylland
28 1.998 1 1 2 1,05 0,61 1,66 0,18 0,11 0,29 1,05 0,18 0,105 0,349 1,05 -0,05 0,95 0,39 1,64 1 0,18 0,18 0,35 2
129
Matthew Hoppe
us USA FW
SønderjyskE
25 2.001 0 0 0 1,05 0,05 1,10 0,31 0,02 0,33 1,05 0,31 0,175 0,349 1,05 -1,05 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
141
Sami Jalal
dk DEN FW,MF
Viborg
22 2.004 0 2 2 1,05 1,07 2,12 0,15 0,15 0,29 1,05 0,15 0,095 0,349 1,05 -1,05 0,00 0,93 1,87 0 0,00 0,28 0,28 3
150
Kasper Junker
dk DEN FW
Randers
32 1.994 1 1 2 1,05 0,58 1,63 0,22 0,12 0,34 1,05 0,22 0,131 0,349 1,05 -0,05 0,95 0,42 1,72 1 0,21 0,21 0,42 3
172
Rasmus Kristensen
dk DEN DF,MF
Midtjylland
29 1.997 1 0 1 1,05 0,06 1,11 0,12 0,01 0,13 1,05 0,12 0,150 0,350 1,05 -0,05 0,95 -0,06 0,00 1 0,11 0,00 0,11 —
175
Srđan Kuzmić
si SVN DF
Viborg
22 2.004 0 0 0 1,05 0,03 1,08 0,20 0,01 0,20 1,05 0,20 0,262 0,350 1,05 -1,05 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
177
Mamadou Lamine Sadio
sn SEN FW
Nordsjælland
18 2.007 0 0 0 1,05 0,06 1,11 0,37 0,02 0,40 1,05 0,37 0,131 0,349 1,05 -1,05 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
184
Alexander Lind
dk DEN FW
Nordsjælland
24 2.002 3 1 4 1,05 0,56 1,61 0,24 0,13 0,36 1,05 0,24 0,105 0,349 1,05 1,95 2,86 0,44 1,79 3 0,68 0,23 0,90 3
251
Alagie Saine
gm GAM DF
Horsens
23 2.003 0 1 1 1,05 0,63 1,68 0,12 0,07 0,19 1,05 0,12 0,150 0,350 1,05 -1,05 0,00 0,37 1,60 0 0,00 0,11 0,11 1
288
Peter Villum Berthelsen
dk DEN FW
Nordsjælland
20 2.006 1 0 1 1,05 0,10 1,15 0,24 0,02 0,26 1,05 0,24 0,081 0,349 1,05 -0,05 0,95 -0,10 0,00 1 0,23 0,00 0,23 1
38
Jakob Bonde
dk DEN MF,FW
Odense
32 1.993 1 0 1 0,94 0,06 1,00 0,26 0,02 0,28 0,94 0,26 0,117 0,313 0,94 0,06 1,06 -0,06 0,00 1 0,28 0,00 0,28 —
185
Gift Links
za RSA MF
AGF
28 1.998 0 0 0 0,94 0,05 0,99 0,32 0,02 0,33 0,94 0,32 0,117 0,313 0,94 -0,94 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
226
Darío Osorio
cl CHI MF
Midtjylland
22 2.004 1 2 3 0,94 1,15 2,09 0,19 0,23 0,42 0,94 0,19 0,072 0,313 0,94 0,06 1,06 0,85 1,73 1 0,20 0,40 0,60 —
245
Lucas Riisgaard
dk DEN MF
Silkeborg
22 2.004 2 1 3 0,94 0,61 1,55 0,15 0,09 0,24 0,94 0,15 0,104 0,313 0,94 1,06 2,13 0,39 1,65 2 0,31 0,15 0,46 2
250
Nicklas Røjkjær
dk DEN MF
Nordsjælland
28 1.998 1 0 1 0,94 0,06 1,00 0,22 0,01 0,23 0,94 0,22 0,117 0,313 0,94 0,06 1,06 -0,06 0,00 1 0,23 0,00 0,23 —
274
Bubacarr Tambedou
gm GAM MF
SønderjyskE
24 2.002 1 0 1 0,94 0,04 0,98 0,60 0,03 0,63 0,94 0,60 0,188 0,313 0,94 0,06 1,06 -0,04 0,00 1 0,64 0,00 0,64 —
292
Kjell-Arik Wätjen
de GER MF
Midtjylland
20 2.006 0 0 0 0,94 0,06 1,00 0,28 0,02 0,30 0,94 0,28 0,134 0,313 0,94 -0,94 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
293
Villads Westh
dk DEN MF
Silkeborg
22 2.004 1 3 4 0,94 1,65 2,59 0,11 0,20 0,31 0,94 0,11 0,104 0,313 0,94 0,06 1,06 1,35 1,82 1 0,12 0,36 0,48 —
295
Casper Winther
dk DEN MF
Lyngby
23 2.003 1 0 1 0,94 0,07 1,01 0,16 0,01 0,17 0,94 0,16 0,094 0,313 0,94 0,06 1,06 -0,07 0,00 1 0,17 0,00 0,17 —
53
Maher Carrizo
ar ARG MF
FC Copenhagen
20 2.006 1 0 1 0,88 0,02 0,90 2,63 0,06 2,70 0,00 0,00 0,438 0,875 0,88 0,13 1,14 -0,02 0,00 0 3,00 0,00 3,00 1
110
Frederik Gytkjær
dk DEN FW,MF
Lyngby
33 1.993 1 0 1 0,88 0,03 0,91 0,60 0,02 0,62 0,00 0,00 0,219 0,875 0,88 0,13 1,14 -0,03 0,00 0 0,68 0,00 0,68 5
18
Peter Ankersen
dk DEN DF
Nordsjælland
36 1.990 0 1 1 0,70 0,54 1,24 0,10 0,08 0,18 0,70 0,10 0,088 0,350 0,70 -0,70 0,00 0,46 1,84 0 0,00 0,14 0,14 —
25
Mads Bech Sørensen
dk DEN DF
Midtjylland
27 1.999 1 0 1 0,70 0,04 0,74 0,16 0,01 0,16 0,70 0,16 0,175 0,350 0,70 0,30 1,43 -0,04 0,00 1 0,22 0,00 0,22 —
102
Munashe Garan'anga
zw ZIM DF
Lyngby
25 2.001 0 0 0 0,70 0,04 0,74 0,12 0,01 0,12 0,70 0,12 0,117 0,350 0,70 -0,70 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
143
Magnus Jensen
dk DEN DF
Midtjylland
29 1.996 1 0 1 0,70 0,05 0,75 0,12 0,01 0,13 0,70 0,12 0,140 0,350 0,70 0,30 1,43 -0,05 0,00 1 0,18 0,00 0,18 —

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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