Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Liga Europa da UEFA (Europa League) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Liga Europa da UEFA (Europa League) · 2025-2026 · 928 registros np 9.8% sot 27.6% pk 68.3% ast 73.6%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,54

xA ⚡ méd. 0,13

xG+xA ⚡ méd. 0,66

xG/90 ⚡ méd. 0,12

xG/Fin ⚡ méd. 0,070

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,53

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 928

Europa League · 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
403	Igor Jesus	br BRA	FW,MF	eng Nottingham Forest	24	2.001	7	1	8	5,35	0,32	5,67	0,61	0,04	0,64	4,67	0,53	0,153	0,335	5,35	1,65	1,31	0,68	3,13	6	0,79	0,11	0,91	1
785	Petar Stanic	rs SRB	MF,FW	bg Ludogorets Razgrad	23	2.001	7	1	8	5,20	0,32	5,52	0,55	0,03	0,58	3,15	0,33	0,200	0,347	5,20	1,80	1,35	0,68	3,13	4	0,74	0,11	0,84	1
887	Ollie Watkins	eng ENG	FW	eng Aston Villa	29	1.995	5	2	7	4,73	0,64	5,37	0,47	0,06	0,53	4,05	0,40	0,175	0,311	4,36	0,27	1,06	1,36	3,13	5	0,49	0,20	0,69	6
304	Morgan Gibbs-White	eng ENG	MF,FW	eng Nottingham Forest	25	2.000	3	3	6	4,67	0,96	5,63	0,45	0,09	0,54	2,62	0,25	0,173	0,295	3,83	-1,67	0,64	2,04	3,13	2	0,29	0,29	0,58	3
98	Federico Bernardeschi	it ITA	MF,FW	it Bologna	31	1.994	5	0	5	4,25	0,00	4,25	0,50	0,00	0,50	2,89	0,34	0,157	0,327	4,25	0,75	1,18	0,00	0,00	3	0,59	0,00	0,59	3
849	Deniz Undav	de GER	FW,MF	de Stuttgart	29	1.996	3	6	9	4,05	1,92	5,97	0,48	0,23	0,71	4,05	0,48	0,140	0,311	4,05	-1,05	0,74	4,08	3,13	3	0,35	0,71	1,06	2
357	Daan Heymans	be BEL	MF,FW	be Genk	26	1.999	4	4	8	3,99	1,28	5,27	0,44	0,14	0,59	2,62	0,29	0,148	0,332	3,99	0,01	1,00	2,72	3,13	2	0,45	0,45	0,89	0
307	Olivier Giroud	fr FRA	FW	fr Lille	38	1.986	4	0	4	3,80	0,00	3,80	0,52	0,00	0,52	3,11	0,43	0,223	0,345	3,80	0,20	1,05	0,00	0,00	3	0,55	0,00	0,55	8
875	Caio Vidal	br BRA	MF,FW	bg Ludogorets Razgrad	24	2.000	0	1	1	3,67	0,32	3,99	0,40	0,03	0,43	3,67	0,40	0,141	0,262	3,67	-3,67	0,00	0,68	3,13	0	0,00	0,11	0,11	6
704	Morgan Rogers	eng ENG	MF	eng Aston Villa	23	2.002	3	5	8	3,57	1,60	5,17	0,30	0,13	0,43	2,89	0,24	0,137	0,262	3,15	-0,57	0,84	3,40	3,13	3	0,25	0,42	0,66	3
183	Cucho	co COL	FW	es Real Betis	26	1.999	3	0	3	3,49	0,00	3,49	0,70	0,00	0,70	2,80	0,56	0,158	0,349	3,49	-0,49	0,86	0,00	0,00	2	0,60	0,00	0,60	3
377	Oh Hyeon-gyu	kr KOR	FW	be Genk	24	2.001	3	0	3	3,49	0,00	3,49	0,54	0,00	0,54	2,80	0,43	0,145	0,311	3,11	-0,49	0,86	0,00	0,00	3	0,46	0,00	0,46	6
905	Bamidele Yusuf	ng NGA	FW	hu Ferencváros	24	2.001	3	3	6	3,49	0,96	4,45	0,40	0,11	0,51	2,80	0,32	0,120	0,349	3,49	-0,49	0,86	2,04	3,13	2	0,34	0,34	0,69	7
24	Kerem Aktürkoğlu	tr TUR	MF,FW	tr Fenerbahçe	26	1.998	6	1	7	3,47	0,32	3,79	0,45	0,04	0,49	2,10	0,27	0,173	0,347	3,47	2,54	1,73	0,68	3,13	4	0,78	0,13	0,91	2
48	Antony Matheus dos Santos	br BRA	MF,FW	es Real Betis	25	2.000	6	3	9	3,41	0,96	4,37	0,39	0,11	0,50	3,41	0,39	0,114	0,262	3,41	2,59	1,76	2,04	3,13	6	0,69	0,34	1,03	1
809	Talisca	br BRA	MF	tr Fenerbahçe	31	1.994	4	1	5	3,41	0,32	3,73	0,64	0,06	0,70	3,41	0,64	0,131	0,262	3,41	0,59	1,17	0,68	3,13	4	0,75	0,19	0,93	0
864	Barnabás Varga	hu HUN	FW	hu Ferencváros	31	1.994	4	0	4	3,23	0,00	3,23	0,65	0,00	0,65	1,87	0,38	0,323	0,311	2,49	0,77	1,24	0,00	0,00	4	0,81	0,00	0,81	1
524	Johan Manzambi	ch SUI	MF	de Freiburg	19	2.005	2	2	4	3,15	0,64	3,79	0,26	0,05	0,31	3,15	0,26	0,095	0,262	3,15	-1,15	0,64	1,36	3,13	2	0,16	0,16	0,33	2
631	Riccardo Orsolini	it ITA	MF,FW	it Bologna	28	1.997	3	0	3	3,15	0,00	3,15	0,51	0,00	0,51	3,15	0,51	0,105	0,262	3,15	-0,15	0,95	0,00	0,00	3	0,48	0,00	0,48	12
57	Iago Aspas	es ESP	FW,MF	es Celta Vigo	37	1.987	3	3	6	3,11	0,96	4,07	0,37	0,12	0,49	3,11	0,37	0,183	0,311	3,11	-0,11	0,96	2,04	3,13	3	0,36	0,36	0,72	0
232	Dion Drena Beljo	hr CRO	FW	hr Dinamo Zagreb	23	2.002	5	1	6	3,11	0,32	3,43	0,57	0,06	0,63	3,11	0,57	0,173	0,311	3,11	1,89	1,61	0,68	3,13	5	0,92	0,18	1,10	5
801	Williot Swedberg	se SWE	FW,MF	es Celta Vigo	21	2.004	5	2	7	3,11	0,64	3,75	0,48	0,10	0,58	3,11	0,48	0,259	0,311	3,11	1,89	1,61	1,36	3,13	5	0,78	0,31	1,09	2
134	Emi Buendía	ar ARG	MF	eng Aston Villa	28	1.996	4	6	10	2,94	1,92	4,86	0,27	0,18	0,44	1,57	0,14	0,147	0,315	2,52	1,06	1,36	4,08	3,13	3	0,36	0,55	0,91	0
437	Bilal El Khannouss	ma MAR	MF	de Stuttgart	21	2.004	5	0	5	2,89	0,00	2,89	0,41	0,00	0,41	2,89	0,41	0,115	0,262	2,89	2,11	1,73	0,00	0,00	5	0,70	0,00	0,70	1
618	Benjamin Nygren	se SWE	MF,FW	sct Celtic	24	2.001	4	1	5	2,89	0,32	3,21	0,42	0,05	0,47	2,89	0,42	0,180	0,262	2,89	1,11	1,39	0,68	3,13	4	0,59	0,15	0,73	0

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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 Europa League:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 9.8%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 27.6%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 68.3%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 73.6%

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