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2025-2026

Ligue 1 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Francês (Ligue 1) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Francês (Ligue 1) · 2025-2026 · 561 registros np 10.2% sot 30% pk 70.3% ast 71%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,49

xA ⚡ méd. 0,63

xG+xA ⚡ méd. 2,12

xG/90 ⚡ méd. 0,13

xG/Fin ⚡ méd. 0,080

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,47

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 561

Ligue 1 · 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
136	Pape Demba Diop	sn SEN	MF	Toulouse	21	2.003	1	2	3	3,23	1,19	4,42	0,23	0,08	0,31	3,23	0,23	0,111	0,294	3,23	-2,23	0,31	0,81	1,68	1	0,07	0,14	0,21	0
341	Senny Mayulu	fr FRA	MF,FW	Paris Saint-Germain	19	2.006	4	4	8	3,23	2,33	5,56	0,17	0,13	0,30	3,23	0,17	0,092	0,294	3,23	0,77	1,24	1,67	1,72	4	0,22	0,22	0,43	1
373	Diego Moreira	be BEL	MF	Strasbourg	20	2.004	4	6	10	3,23	3,38	6,61	0,14	0,15	0,29	3,23	0,14	0,111	0,294	3,23	0,77	1,24	2,62	1,78	4	0,18	0,27	0,44	8
391	Sebastian Nanasi	se SWE	MF	Strasbourg	23	2.002	7	2	9	3,23	1,21	4,44	0,28	0,10	0,38	3,23	0,28	0,170	0,294	3,23	3,77	2,17	0,79	1,65	7	0,60	0,17	0,77	1
423	Abdoul Ouattara	fr FRA	MF,DF	Strasbourg	19	2.005	2	0	2	3,23	0,25	3,48	0,16	0,01	0,18	3,23	0,16	0,120	0,294	3,23	-1,23	0,62	-0,25	0,00	2	0,10	0,00	0,10	1
496	Moses Simon	ng NGA	MF,FW	Paris FC	30	1.995	3	3	6	3,23	1,73	4,96	0,15	0,08	0,22	3,23	0,15	0,095	0,294	3,23	-0,23	0,93	1,27	1,74	3	0,13	0,13	0,27	11
244	Hamza Igamane	ma MAR	FW	Lille	22	2.002	5	1	6	3,06	0,67	3,73	0,64	0,14	0,78	3,06	0,64	0,128	0,340	3,06	1,94	1,63	0,33	1,49	5	1,04	0,21	1,25	5
53	Valentín Barco	ar ARG	MF	Strasbourg	21	2.004	2	4	6	2,93	2,32	5,25	0,12	0,10	0,22	2,93	0,12	0,109	0,294	2,93	-0,93	0,68	1,68	1,72	2	0,08	0,17	0,25	2
275	Luca Koleosho	it ITA	MF	Paris FC	20	2.004	3	1	4	2,93	0,62	3,55	0,48	0,10	0,58	2,93	0,48	0,173	0,294	2,93	0,07	1,02	0,38	1,61	3	0,49	0,16	0,65	1
348	Pathé Mboup	sn SEN	MF	Brest	21	2.003	1	0	1	2,93	0,16	3,09	0,25	0,01	0,26	2,93	0,25	0,128	0,294	2,93	-1,93	0,34	-0,16	0,00	1	0,09	0,00	0,09	5
457	Valentin Rongier	fr FRA	MF	Rennes	30	1.994	2	5	7	2,93	2,64	5,57	0,10	0,09	0,18	2,93	0,10	0,133	0,294	2,93	-0,93	0,68	2,36	1,89	2	0,07	0,16	0,23	0
540	Vitinha	pt POR	MF	Paris Saint-Germain	25	2.000	1	7	8	2,93	3,83	6,76	0,12	0,16	0,29	2,93	0,12	0,086	0,294	2,93	-1,93	0,34	3,17	1,83	1	0,04	0,30	0,34	0
543	Timothy Weah	us USA	MF,DF	Marseille	25	2.000	2	2	4	2,93	1,27	4,20	0,12	0,05	0,17	2,93	0,12	0,101	0,294	2,93	-0,93	0,68	0,73	1,58	2	0,08	0,08	0,16	1
194	Ignatius Ganago	cm CMR	FW	Nantes	26	1.999	3	1	4	2,74	0,62	3,36	0,27	0,06	0,33	2,04	0,20	0,119	0,392	2,74	0,26	1,09	0,38	1,62	2	0,29	0,10	0,39	3
179	Emanuel Emegha	nl NED	FW	Strasbourg	22	2.003	4	2	6	2,72	1,19	3,91	0,55	0,24	0,80	2,72	0,55	0,160	0,340	2,72	1,28	1,47	0,81	1,67	4	0,81	0,41	1,22	4
369	Terem Moffi	ng NGA	FW	Nice	26	1.999	2	0	2	2,72	0,13	2,85	0,50	0,02	0,53	2,72	0,50	0,170	0,340	2,72	-0,72	0,73	-0,13	0,00	2	0,37	0,00	0,37	7
370	Mostafa Mohamed	eg EGY	FW	Nantes	27	1.997	4	0	4	2,72	0,23	2,95	0,21	0,02	0,23	2,72	0,21	0,078	0,340	2,72	1,28	1,47	-0,23	0,00	4	0,31	0,00	0,31	4
126	Charlie Cresswell	eng ENG	DF	Toulouse	22	2.002	3	2	5	2,67	1,26	3,93	0,09	0,04	0,14	2,67	0,09	0,070	0,223	2,67	0,33	1,12	0,74	1,59	3	0,11	0,07	0,18	4
440	Romain Perraud	fr FRA	DF	Lille	27	1.997	3	4	7	2,67	2,19	4,86	0,11	0,09	0,20	2,67	0,11	0,081	0,223	2,67	0,33	1,12	1,81	1,83	3	0,12	0,16	0,28	2
10	Giorgi Abuashvili	ge GEO	MF,FW	Metz	22	2.003	2	0	2	2,64	0,16	2,80	0,34	0,02	0,36	2,64	0,34	0,115	0,294	2,64	-0,64	0,76	-0,16	0,00	2	0,26	0,00	0,26	1
76	Hicham Boudaoui	dz ALG	MF	Nice	25	1.999	1	2	3	2,64	1,16	3,80	0,14	0,06	0,20	2,64	0,14	0,126	0,294	2,64	-1,64	0,38	0,84	1,72	1	0,05	0,11	0,16	2
87	Noah Cadiou	gp GLP	MF	Lorient	26	1.998	3	1	4	2,64	0,64	3,28	0,13	0,03	0,16	2,64	0,13	0,139	0,294	2,64	0,36	1,14	0,36	1,57	3	0,14	0,05	0,19	0
154	Junior Dina Ebimbe	cm CMR	MF	Brest	24	2.000	5	0	5	2,64	0,19	2,83	0,20	0,01	0,22	2,64	0,20	0,098	0,294	2,64	2,36	1,89	-0,19	0,00	5	0,39	0,00	0,39	3
190	Malick Fofana	be BEL	MF,FW	Lyon	20	2.005	2	1	3	2,64	0,68	3,32	0,32	0,08	0,40	2,64	0,32	0,139	0,294	2,64	-0,64	0,76	0,32	1,48	2	0,24	0,12	0,36	3
268	Yassine Kechta	ma MAR	MF	Le Havre	23	2.002	2	1	3	2,64	0,64	3,28	0,18	0,04	0,22	2,64	0,18	0,126	0,294	2,64	-0,64	0,76	0,36	1,56	2	0,14	0,07	0,20	3

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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 Ligue 1:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.2%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 70.3%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 71%

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