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2025-2026
 Ligue 1 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

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
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
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
36
Dehmaine Assoumani
fr FRA MF
Nantes
20 2.005 1 0 1 2,05 0,19 2,24 0,14 0,01 0,16 2,05 0,14 0,071 0,294 2,05 -1,05 0,49 -0,19 0,00 1 0,07 0,00 0,07 0
138
Jessy Deminguet
fr FRA MF
Metz
27 1.998 2 0 2 2,05 0,12 2,17 0,09 0,01 0,10 2,05 0,09 0,121 0,294 2,05 -0,05 0,97 -0,12 0,00 2 0,09 0,00 0,09 0
293
Théo Le Bris
fr FRA MF
Lorient
22 2.002 2 2 4 2,05 1,11 3,16 0,10 0,05 0,15 2,05 0,10 0,121 0,294 2,05 -0,05 0,97 0,89 1,80 2 0,10 0,10 0,19 0
304
Johann Lepenant
fr FRA MF
Nantes
22 2.002 0 1 1 2,05 0,61 2,66 0,08 0,02 0,11 2,05 0,08 0,093 0,294 2,05 -2,05 0,00 0,39 1,64 0 0,00 0,04 0,04 0
332
Vincent Marchetti
fr FRA MF
Paris FC
28 1.997 2 1 3 2,05 0,68 2,73 0,22 0,07 0,30 2,05 0,22 0,086 0,294 2,05 -0,05 0,97 0,32 1,48 2 0,22 0,11 0,33 1
343
Ethan Mbappé
fr FRA MF,FW
Lille
18 2.006 3 1 4 2,05 0,59 2,64 0,33 0,09 0,42 2,05 0,33 0,147 0,294 2,05 0,95 1,46 0,41 1,69 3 0,48 0,16 0,63 1
362
Dayann Methalie
fr FRA MF
Toulouse
19 2.006 2 1 3 2,05 0,60 2,65 0,09 0,03 0,12 2,05 0,09 0,137 0,294 2,05 -0,05 0,97 0,40 1,67 2 0,09 0,05 0,14 1
367
Takumi Minamino
jp JPN MF
Monaco
30 1.995 3 2 5 2,05 1,16 3,21 0,20 0,11 0,31 2,05 0,20 0,098 0,294 2,05 0,95 1,46 0,84 1,73 3 0,29 0,19 0,48 3
539
Julián Vignolo
ar ARG MF
Toulouse
18 2.006 2 0 2 2,05 0,06 2,11 0,95 0,03 0,97 2,05 0,95 0,257 0,294 2,05 -0,05 0,97 -0,06 0,00 2 0,92 0,00 0,92 0
322
Ainsley Maitland-Niles
eng ENG DF,MF
Lyon
27 1.997 1 4 5 2,04 2,16 4,20 0,07 0,08 0,15 1,34 0,05 0,146 0,223 1,56 -1,04 0,49 1,84 1,85 1 0,04 0,14 0,18 1
536
Robinio Vaz
fr FRA FW
Marseille
18 2.007 4 2 6 2,04 1,08 3,12 0,48 0,26 0,74 2,04 0,48 0,255 0,340 2,04 1,96 1,96 0,92 1,85 4 0,95 0,47 1,42 3
546
Roman Yaremchuk
ua UKR FW
Lyon
29 1.995 4 1 5 2,04 0,65 2,69 0,33 0,10 0,43 2,04 0,33 0,128 0,340 2,04 1,96 1,96 0,35 1,54 4 0,64 0,16 0,80 5
225
Achraf Hakimi
ma MAR DF
Paris Saint-Germain
26 1.998 2 2 4 2,00 1,25 3,25 0,13 0,08 0,21 2,00 0,13 0,074 0,223 2,00 0,00 1,00 0,75 1,61 2 0,13 0,13 0,26 4
139
Branco van den Boomen
nl NED MF
Angers
30 1.995 0 1 1 1,88 0,60 2,48 0,14 0,04 0,18 1,17 0,09 0,144 0,294 1,47 -1,88 0,00 0,40 1,68 0 0,00 0,07 0,07 0
12
Simon Adingra
ci CIV MF,FW
Monaco
23 2.002 3 2 5 1,76 1,16 2,92 0,19 0,12 0,31 1,76 0,19 0,080 0,294 1,76 1,24 1,70 0,84 1,72 3 0,32 0,21 0,53 2
29
Benjamin André
fr FRA MF
Lille
34 1.990 2 2 4 1,76 1,18 2,94 0,07 0,05 0,11 1,76 0,07 0,065 0,294 1,76 0,24 1,14 0,82 1,70 2 0,08 0,08 0,15 3
39
Arthur Avom
cm CMR MF
Lorient
20 2.004 2 1 3 1,76 0,65 2,41 0,07 0,03 0,10 1,76 0,07 0,084 0,294 1,76 0,24 1,14 0,35 1,53 2 0,08 0,04 0,13 0
111
Djaoui Cissé
fr FRA MF
Rennes
21 2.004 0 0 0 1,76 0,19 1,95 0,16 0,02 0,18 1,76 0,16 0,073 0,294 1,76 -1,76 0,00 -0,19 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
113
Jonathan Clauss
fr FRA MF,DF
Nice
32 1.992 1 6 7 1,76 3,16 4,92 0,06 0,11 0,18 1,76 0,06 0,077 0,294 1,76 -0,76 0,57 2,84 1,90 1 0,04 0,21 0,25 1
211
Alimami Gory
ml MLI MF,DF
Paris FC
28 1.996 5 1 6 1,76 0,64 2,40 0,16 0,06 0,22 1,76 0,16 0,093 0,294 1,76 3,24 2,84 0,36 1,57 5 0,46 0,09 0,55 8
245
Jonathan Ikone
fr FRA MF,FW
Paris FC
27 1.998 3 1 4 1,76 0,68 2,44 0,14 0,06 0,20 1,76 0,14 0,070 0,294 1,76 1,24 1,70 0,32 1,46 3 0,25 0,08 0,33 3
253
Hamed Junior Traorè
ci CIV MF
Marseille
25 2.000 2 1 3 1,76 0,62 2,38 0,26 0,09 0,35 1,76 0,26 0,135 0,294 1,76 0,24 1,14 0,38 1,61 2 0,29 0,15 0,44 2
254
Mohamed Kaba
gn GUI MF
Nantes
23 2.001 0 2 2 1,76 1,00 2,76 0,16 0,09 0,25 1,76 0,16 0,160 0,294 1,76 -1,76 0,00 1,00 2,00 0 0,00 0,18 0,18 0
297
Pierre Lees-Melou
fr FRA MF
Paris FC
32 1.993 1 3 4 1,76 1,67 3,43 0,09 0,08 0,17 1,76 0,09 0,065 0,294 1,76 -0,76 0,57 1,33 1,79 1 0,05 0,15 0,20 0
312
Maxime Lopez
fr FRA MF
Paris FC
27 1.997 0 3 3 1,76 1,56 3,32 0,08 0,07 0,15 1,76 0,08 0,135 0,294 1,76 -1,76 0,00 1,44 1,92 0 0,00 0,14 0,14 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 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
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