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2026
 K League 1 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Sul-Coreano (K League 1)  ·  2026  ·  369 registros np 12.6% sot 39.6% pk 76.6% ast 69.1%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,21
xA ⚡ méd. 0,53
xG+xA ⚡ méd. 1,75
xG/90 ⚡ méd. 0,12
xG/Fin ⚡ méd. 0,090
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,20
Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 369
K League 1  ·  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
21
Yago Cariello
br BRA FW
Ulsan HD
27 1.999 15 1 16 11,81 1,05 12,86 0,74 0,07 0,80 8,75 0,55 0,251 0,465 11,15 3,19 1,27 -0,05 0,95 13 0,94 0,06 1,00 7
68
Jefferson Galego
br BRA FW,MF
Bucheon FC
29 1.997 10 3 13 11,15 2,34 13,49 0,41 0,09 0,50 9,62 0,36 0,174 0,465 11,15 -1,15 0,90 0,66 1,28 8 0,37 0,11 0,48 1
187
Patryk Klimala
pl POL FW
FC Seoul
28 1.998 14 1 15 11,15 1,27 12,42 0,48 0,06 0,54 9,62 0,42 0,177 0,465 11,15 2,85 1,26 -0,27 0,79 12 0,61 0,04 0,65 14
47
Lee Dong-gyeong
kr KOR MF,FW
Ulsan HD
29 1.997 11 11 22 10,52 6,66 17,18 0,42 0,26 0,68 8,99 0,36 0,175 0,405 10,52 0,48 1,05 4,34 1,65 9 0,43 0,43 0,87 4
242
Matheus Oliveira Santos
br BRA MF,FW
FC Anyang
29 1.997 12 5 17 10,20 3,00 13,20 0,40 0,12 0,51 6,37 0,25 0,200 0,428 9,41 1,80 1,18 2,00 1,67 9 0,47 0,19 0,66 1
238
Emerson Negueba
br BRA MF,FW
Jeju United
25 2.000 6 3 9 9,02 2,11 11,13 0,36 0,08 0,44 7,49 0,30 0,146 0,410 9,02 -3,02 0,67 0,89 1,42 4 0,24 0,12 0,36 10
115
John Iredale
au AUS FW
Gwangju FC
27 1.999 6 2 8 8,75 1,43 10,18 0,68 0,11 0,80 8,75 0,68 0,230 0,437 8,75 -2,75 0,69 0,57 1,40 6 0,47 0,16 0,62 9
43
Kim Daewon
kr KOR MF,FW
Gangwon FC
29 1.997 9 8 17 8,29 4,82 13,11 0,29 0,17 0,46 5,99 0,21 0,180 0,436 8,29 0,71 1,09 3,18 1,66 6 0,32 0,28 0,60 5
299
Jeong Seungwon
kr KOR MF
FC Seoul
29 1.997 8 6 14 7,86 3,91 11,77 0,29 0,14 0,43 7,86 0,29 0,161 0,375 7,86 0,14 1,02 2,09 1,54 8 0,29 0,22 0,51 3
289
Lee Seung-woo
kr KOR MF
Jeonbuk
28 1.998 8 3 11 6,78 2,02 8,80 0,34 0,10 0,45 5,24 0,27 0,158 0,399 6,38 1,22 1,18 0,98 1,48 7 0,41 0,15 0,56 2
232
Stefan Mugoša
me MNE FW
Incheon United
34 1.992 13 1 14 6,78 0,84 7,62 0,34 0,04 0,38 2,19 0,11 0,219 0,587 6,45 6,22 1,92 0,16 1,20 8 0,65 0,05 0,70 4
243
Tiago Orobó
br BRA FW
Jeonbuk
32 1.993 8 1 9 6,56 0,79 7,35 0,61 0,07 0,68 6,56 0,61 0,252 0,437 6,56 1,44 1,22 0,21 1,27 8 0,74 0,09 0,84 3
211
Joo Min-kyu
kr KOR FW
Daejeon Hana
36 1.990 7 1 8 6,45 0,90 7,35 0,38 0,05 0,44 5,68 0,34 0,157 0,461 6,45 0,55 1,09 0,10 1,11 6 0,42 0,06 0,48 8
84
Abdallah Hleihil
il ISR FW
Gangwon FC
25 2.001 8 0 8 6,12 0,26 6,38 0,78 0,03 0,81 6,12 0,78 0,245 0,437 6,12 1,88 1,31 -0,26 0,00 8 1,02 0,00 1,02 4
231
Bruno Mota
br BRA FW
Jeonbuk
30 1.996 4 2 6 5,68 1,53 7,21 0,33 0,09 0,42 5,68 0,33 0,121 0,437 5,68 -1,68 0,70 0,47 1,31 4 0,23 0,12 0,35 3
123
Go Jaehyeon
kr KOR MF
Sangmu
27 1.999 8 3 11 5,62 1,94 7,56 0,25 0,08 0,33 5,62 0,25 0,128 0,375 5,62 2,38 1,42 1,06 1,54 8 0,35 0,13 0,48 5
1
Matheus Aiás
br BRA FW
Jeju United
29 1.996 4 4 8 5,25 2,31 7,56 0,72 0,32 1,04 5,25 0,72 0,187 0,437 5,25 -1,25 0,76 1,69 1,73 4 0,55 0,55 1,10 —
64
Morgan Ferrier
gy GUY FW
Incheon United
31 1.994 7 1 8 5,25 0,87 6,12 0,31 0,05 0,37 5,25 0,31 0,154 0,437 5,25 1,75 1,33 0,13 1,16 7 0,42 0,06 0,48 10
6
Hrvoje Babec
hr CRO MF
FC Seoul
27 1.999 3 2 5 4,87 1,51 6,38 0,17 0,05 0,23 4,87 0,17 0,139 0,375 4,87 -1,87 0,62 0,49 1,32 3 0,11 0,07 0,18 1
74
Kim Gun-hee
kr KOR FW
Gangwon FC
31 1.995 2 1 3 4,70 0,71 5,41 0,45 0,07 0,51 3,94 0,37 0,294 0,437 4,37 -2,70 0,43 0,29 1,41 2 0,19 0,09 0,28 3
124
Mo Jaehyeon
kr KOR MF
Gangwon FC
30 1.996 3 5 8 4,51 3,03 7,54 0,20 0,13 0,33 3,75 0,16 0,146 0,375 4,12 -1,51 0,67 1,97 1,65 3 0,13 0,22 0,35 5
226
Moon Minseo
kr KOR MF,FW
Gwangju FC
22 2.004 6 1 7 4,51 0,78 5,29 0,19 0,03 0,22 3,75 0,15 0,174 0,410 4,51 1,49 1,33 0,22 1,28 5 0,25 0,04 0,29 2
119
Jeong Jae-hee
kr KOR MF,FW
Daejeon Hana
32 1.994 8 2 10 4,49 1,29 5,78 0,35 0,10 0,45 4,49 0,35 0,166 0,375 4,49 3,51 1,78 0,71 1,55 8 0,63 0,16 0,79 3
85
Lee Hojae
kr KOR FW
Pohang Steelers
25 2.000 8 0 8 4,38 0,22 4,60 0,23 0,01 0,25 1,31 0,07 0,182 0,625 4,38 3,62 1,83 -0,22 0,00 4 0,43 0,00 0,43 4
190
Lee Kunhee
kr KOR FW
Sangmu
28 1.998 5 2 7 4,37 1,41 5,78 0,20 0,06 0,26 4,37 0,20 0,104 0,437 4,37 0,63 1,14 0,59 1,42 5 0,23 0,09 0,32 11

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 K League 1:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 12.6%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 39.6%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 76.6%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 69.1%

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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