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2026-2027

La Liga / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Espanhol (La Liga) 2026-2027 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Espanhol (La Liga) · 2026-2027 · 463 registros np 10% sot 28.9% pk 80% ast 70%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,43

xA ⚡ méd. 0,18

xG+xA ⚡ méd. 0,61

xG/90 ⚡ méd. 0,14

xG/Fin ⚡ méd. 0,070

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,43

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 463

La Liga · 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
285	Kylian Mbappé	fr FRA	FW	Real Madrid	27	1.998	7	2	9	8,97	1,39	10,36	1,28	0,20	1,48	7,37	1,05	0,219	0,388	8,54	-1,97	0,78	0,61	1,44	6	1,00	0,29	1,29	6
354	Raphinha	br BRA	FW	Barcelona	29	1.996	12	3	15	7,19	1,69	8,88	1,18	0,28	1,45	4,79	0,78	0,288	0,449	7,19	4,81	1,67	1,31	1,78	9	1,96	0,49	2,45	5
458	Lamine Yamal	es ESP	FW,MF	Barcelona	19	2.007	7	4	11	6,02	2,29	8,31	0,94	0,36	1,29	4,42	0,69	0,158	0,399	5,59	0,98	1,16	1,71	1,75	6	1,09	0,62	1,71	10
68	Ante Budimir	hr CRO	FW	Osasuna	35	1.991	5	0	5	5,35	0,15	5,50	0,96	0,03	0,98	2,95	0,53	0,297	0,486	5,35	-0,35	0,94	-0,15	0,00	2	0,89	0,00	0,89	4
289	Georges Mikautadze	ge GEO	FW	Villarreal	25	2.000	2	1	3	4,12	0,68	4,80	0,88	0,15	1,03	3,32	0,71	0,217	0,412	4,12	-2,12	0,49	0,32	1,48	1	0,43	0,21	0,64	1
76	Sergio Camello	es ESP	FW	Rayo Vallecano	25	2.001	7	1	8	4,05	0,64	4,69	0,78	0,12	0,91	4,05	0,78	0,213	0,368	4,05	2,95	1,73	0,36	1,57	7	1,35	0,19	1,55	1
33	Pierre-Emerick Aubameyang	ga GAB	FW	Dep. A Coruña	37	1.989	5	2	7	3,68	1,16	4,84	0,59	0,19	0,78	3,68	0,59	0,217	0,368	3,68	1,32	1,36	0,84	1,72	5	0,80	0,32	1,13	1
312	Fernando Niño	es ESP	FW	Elche	25	2.000	5	0	5	3,32	0,11	3,43	0,64	0,02	0,66	3,32	0,64	0,301	0,368	3,32	1,68	1,51	-0,11	0,00	5	0,96	0,00	0,96	1
26	Antony	br BRA	MF,FW	Real Betis	26	2.000	0	0	0	3,12	0,27	3,39	0,54	0,05	0,59	3,12	0,54	0,097	0,240	3,12	-3,12	0,00	-0,27	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
268	Mariano	do DOM	FW	Alavés	33	1.993	3	3	6	2,95	1,56	4,51	0,82	0,43	1,25	2,95	0,82	0,327	0,368	2,95	0,05	1,02	1,44	1,92	3	0,83	0,83	1,67	8
460	Yassir Zabiri	ma MAR	FW	Racing Sant	21	2.005	6	0	6	2,95	0,12	3,07	0,69	0,03	0,72	2,95	0,69	0,211	0,368	2,95	3,05	2,04	-0,12	0,00	6	1,40	0,00	1,40	3
341	Ayoze Pérez	es ESP	FW	Villarreal	33	1.993	1	2	3	2,58	1,15	3,73	0,67	0,30	0,96	2,58	0,67	0,172	0,368	2,58	-1,58	0,39	0,85	1,74	1	0,26	0,52	0,78	—
384	Iván Romero	es ESP	FW	Levante	25	2.001	2	0	2	2,58	0,13	2,71	0,62	0,03	0,65	2,58	0,62	0,161	0,368	2,58	-0,58	0,78	-0,13	0,00	2	0,48	0,00	0,48	2
186	Álex Grimaldo	es ESP	DF,MF	Atlético Madrid	31	1.995	2	1	3	2,28	0,58	2,86	0,38	0,10	0,48	0,68	0,12	0,228	0,457	2,28	-0,28	0,88	0,42	1,72	0	0,34	0,17	0,51	—
63	Lucas Boyé	ar ARG	FW	Alavés	30	1.996	4	0	4	2,21	0,13	2,34	0,41	0,02	0,44	2,21	0,41	0,138	0,368	2,21	1,79	1,81	-0,13	0,00	4	0,75	0,00	0,75	4
104	Cucho	co COL	FW	Real Betis	27	1.999	2	1	3	2,21	0,60	2,81	0,45	0,12	0,57	2,21	0,45	0,184	0,368	2,21	-0,21	0,90	0,40	1,66	2	0,41	0,20	0,61	—
107	Jonathan David	ca CAN	FW	Atlético Madrid	26	2.000	3	1	4	2,21	0,58	2,79	1,25	0,33	1,58	2,21	1,25	0,221	0,368	2,21	0,79	1,36	0,42	1,72	3	1,70	0,57	2,26	1
150	Roberto Férnandez	es ESP	FW	Espanyol	24	2.002	6	0	6	2,21	0,11	2,32	0,33	0,02	0,34	2,21	0,33	0,138	0,368	2,21	3,79	2,71	-0,11	0,00	6	0,88	0,00	0,88	6
226	Lee Kang-in	kr KOR	FW,MF	Atlético Madrid	25	2.001	2	1	3	2,21	0,67	2,88	0,43	0,13	0,56	2,21	0,43	0,111	0,368	2,21	-0,21	0,90	0,33	1,50	2	0,39	0,19	0,58	1
93	Chupete	es ESP	FW	Málaga	22	2.004	1	0	1	1,97	0,06	2,03	0,31	0,01	0,32	0,37	0,06	0,131	0,512	1,54	-0,97	0,51	-0,06	0,00	0	0,16	0,00	0,16	2
248	Fermin López	es ESP	MF	Barcelona	23	2.003	4	2	6	1,92	1,08	3,00	0,39	0,22	0,60	1,92	0,39	0,174	0,240	1,92	2,08	2,08	0,92	1,86	4	0,81	0,40	1,21	3
182	Hugo González 2003	es ESP	FW	Celta Vigo	23	2.003	1	2	3	1,91	1,05	2,96	0,74	0,40	1,14	1,11	0,43	0,238	0,476	1,91	-0,91	0,52	0,95	1,91	0	0,39	0,77	1,16	—
91	Lucas Cepeda	cl CHI	FW	Elche	23	2.002	0	2	2	1,84	1,15	2,99	0,71	0,45	1,16	1,84	0,71	0,205	0,368	1,84	-1,84	0,00	0,85	1,73	0	0,00	0,77	0,77	1
271	Andrés Martín	es ESP	MF	Racing Sant	27	1.999	1	0	1	1,84	0,08	1,92	0,70	0,03	0,72	0,24	0,09	0,204	0,427	1,28	-0,84	0,54	-0,08	0,00	0	0,38	0,00	0,38	2
330	Mikel Oyarzabal	es ESP	FW,MF	Real Sociedad	29	1.997	0	2	2	1,84	1,10	2,94	0,35	0,21	0,56	1,84	0,35	0,167	0,368	1,84	-1,84	0,00	0,90	1,82	0	0,00	0,38	0,38	—

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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 La Liga:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 28.9%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 80%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 70%

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