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2025-2026
 Isl India / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Indiano (Isl India)  ·  2025-2026  ·  324 registros np 9.6% sot 30.5% pk 87.5% ast 72.9%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,66
xA ⚡ méd. 0,28
xG+xA ⚡ méd. 0,94
xG/90 ⚡ méd. 0,11
xG/Fin ⚡ méd. 0,060
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,66
Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 324
Isl India  ·  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
75
Youssef Ezzejjari
es ESP FW
East Bengal
32 1.993 11 0 11 7,92 0,23 8,15 0,85 0,03 0,88 3,55 0,38 0,264 0,566 7,92 3,08 1,39 -0,23 0,00 6 1,18 0,00 1,18 4
144
Jamie Maclaren
au AUS FW
Mohun Bagan
32 1.993 10 0 10 6,70 0,29 6,99 0,55 0,02 0,58 6,70 0,55 0,167 0,394 6,70 3,30 1,49 -0,29 0,00 10 0,83 0,00 0,83 14
105
Nsungusi Jnr Effiong
ng NGA FW
Punjab
25 1.999 7 2 9 5,12 1,27 6,39 0,45 0,11 0,57 5,12 0,45 0,155 0,394 5,12 1,88 1,37 0,73 1,58 7 0,62 0,18 0,80 5
86
Miguel Figueira
br BRA FW,MF
East Bengal
25 2.000 2 4 6 4,73 2,26 6,99 0,45 0,21 0,66 4,73 0,45 0,115 0,394 4,73 -2,73 0,42 1,74 1,77 2 0,19 0,38 0,57 1
22
Matija Babović
rs SRB FW
Hyderabad FC
26 1.999 5 1 6 4,51 0,63 5,14 0,45 0,06 0,52 2,76 0,28 0,250 0,501 4,51 0,49 1,11 0,37 1,60 3 0,50 0,10 0,61 3
29
Víctor Bertomeu
es ESP FW
Kerala Blasters
32 1.992 4 0 4 4,33 0,18 4,51 0,48 0,02 0,50 4,33 0,48 0,197 0,394 4,33 -0,33 0,92 -0,18 0,00 4 0,44 0,00 0,44 4
72
Dejan Dražić
rs SRB MF,FW
Goa
29 1.995 6 3 9 4,20 1,57 5,77 0,38 0,14 0,52 1,57 0,14 0,183 0,398 3,59 1,80 1,43 1,43 1,91 4 0,54 0,27 0,81 7
191
Alfred Planas
es ESP FW,MF
Inter Kashi
29 1.996 5 1 6 3,94 0,61 4,55 0,32 0,05 0,37 3,94 0,32 0,197 0,394 3,94 1,06 1,27 0,39 1,65 5 0,40 0,08 0,48 4
176
Muhammed Nemil
in IND FW
Goa
23 2.002 2 1 3 3,94 0,62 4,56 0,55 0,09 0,63 3,94 0,55 0,179 0,394 3,94 -1,94 0,51 0,38 1,60 2 0,28 0,14 0,42 6
233
Brían Sánchez
ar ARG MF,FW
Bengaluru
32 1.993 4 0 4 3,76 0,23 3,99 0,32 0,02 0,34 2,88 0,25 0,125 0,313 3,76 0,24 1,06 -0,23 0,00 3 0,35 0,00 0,35 0
158
Raphaël Messi Bouli
cm CMR FW
Jamshedpur
33 1.992 2 1 3 3,63 0,70 4,33 0,28 0,05 0,34 2,76 0,21 0,114 0,454 3,63 -1,63 0,55 0,30 1,44 1 0,16 0,08 0,23 22
314
Ryan Williams
in IND FW,MF
Bengaluru
31 1.993 4 0 4 3,55 0,16 3,71 0,31 0,01 0,32 3,55 0,31 0,177 0,394 3,55 0,45 1,13 -0,16 0,00 4 0,35 0,00 0,35 1
45
Lallianzuala Chhangte
in IND MF,FW
Mumbai City
27 1.997 4 0 4 3,41 0,28 3,69 0,26 0,02 0,28 3,41 0,26 0,103 0,262 3,41 0,59 1,17 -0,28 0,00 4 0,31 0,00 0,31 6
13
Bede Amarachi Osuji
ng NGA MF,FW
Punjab
29 1.996 3 2 5 3,15 1,17 4,32 0,38 0,14 0,52 3,15 0,38 0,150 0,262 3,15 -0,15 0,95 0,83 1,72 3 0,36 0,24 0,61 5
230
Jairo Samperio
es ESP MF,FW
NorthEast United
32 1.993 3 1 4 2,88 0,67 3,55 0,34 0,08 0,42 2,88 0,34 0,125 0,262 2,88 0,12 1,04 0,33 1,49 3 0,35 0,12 0,47 3
244
Adison Singh
in IND FW,MF
Mohammedan
21 2.004 2 0 2 2,76 0,09 2,85 0,29 0,01 0,30 2,76 0,29 0,212 0,394 2,76 -0,76 0,73 -0,09 0,00 2 0,21 0,00 0,21 5
51
Daniel Chima Chukwu
ng NGA FW
Chennaiyin
34 1.991 2 0 2 2,76 0,12 2,88 0,39 0,02 0,41 2,76 0,39 0,162 0,394 2,76 -0,76 0,73 -0,12 0,00 2 0,28 0,00 0,28 3
4
Mohammed Aimen
in IND FW,MF
Hyderabad FC
22 2.003 2 2 4 2,76 1,14 3,90 0,32 0,13 0,45 2,76 0,32 0,125 0,394 2,76 -0,76 0,73 0,86 1,75 2 0,23 0,23 0,46 0
11
Rahim Ali
in IND FW,MF
Odisha
25 2.000 3 2 5 2,76 1,11 3,87 0,26 0,10 0,36 2,76 0,26 0,172 0,394 2,76 0,24 1,09 0,89 1,80 3 0,28 0,19 0,47 22
206
Dani Ramírez
es ESP MF
Punjab
33 1.992 4 2 6 2,62 1,25 3,87 0,22 0,11 0,33 2,62 0,22 0,085 0,262 2,62 1,38 1,53 0,75 1,60 4 0,34 0,17 0,51 0
56
Liston Colaco
in IND MF
Mohun Bagan
26 1.998 1 4 5 2,62 2,15 4,77 0,23 0,19 0,41 2,62 0,23 0,077 0,262 2,62 -1,62 0,38 1,85 1,86 1 0,09 0,35 0,43 4
217
Robinho
br BRA MF,FW
Mohun Bagan
30 1.995 3 1 4 2,62 0,65 3,27 0,42 0,10 0,53 2,62 0,42 0,109 0,262 2,62 0,38 1,14 0,35 1,53 3 0,48 0,16 0,64 2
195
Vishnu PV
in IND MF,DF
East Bengal
23 2.001 1 3 4 2,62 1,64 4,26 0,28 0,18 0,46 2,62 0,28 0,109 0,262 2,62 -1,62 0,38 1,36 1,82 1 0,11 0,32 0,43 2
81
Brison Fernandes
in IND MF,FW
Goa
24 2.001 1 2 3 2,45 1,04 3,49 0,25 0,11 0,35 1,57 0,16 0,175 0,350 2,45 -1,45 0,41 0,96 1,93 0 0,10 0,20 0,31 2
188
Jorge Pereyra Díaz
ar ARG FW
Mumbai City
34 1.990 1 0 1 2,45 0,14 2,59 0,41 0,02 0,43 1,58 0,26 0,144 0,394 1,97 -1,45 0,41 -0,14 0,00 1 0,17 0,00 0,17 5

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 Isl India:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 9.6%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.5%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 87.5%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 72.9%

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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