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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
313
Tom Louchet
fr FRA MF
Nice
22 2.003 3 2 5 1,76 1,16 2,92 0,12 0,08 0,19 1,76 0,12 0,084 0,294 1,76 1,24 1,70 0,84 1,72 3 0,20 0,13 0,33 0
399
João Neves
pt POR MF
Paris Saint-Germain
20 2.004 5 1 6 1,76 0,74 2,50 0,12 0,05 0,17 1,76 0,12 0,065 0,294 1,76 3,24 2,84 0,26 1,35 5 0,35 0,07 0,42 0
422
Ibrahim Osman
gh GHA MF,FW
Auxerre
20 2.004 0 2 2 1,76 1,10 2,86 0,25 0,16 0,41 1,76 0,25 0,098 0,294 1,76 -1,76 0,00 0,90 1,83 0 0,00 0,29 0,29 3
489
Ayumu Seko
jp JPN MF,DF
Le Havre
25 2.000 0 0 0 1,76 0,13 1,89 0,06 0,00 0,06 1,76 0,06 0,104 0,294 1,76 -1,76 0,00 -0,13 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
247
Ciro Immobile
it ITA FW
Paris FC
35 1.990 2 2 4 1,70 1,09 2,79 0,22 0,14 0,36 1,70 0,22 0,113 0,340 1,70 0,30 1,18 0,91 1,83 2 0,26 0,26 0,51 8
409
Arnaud Nordin
fr FRA FW,MF
Rennes
27 1.998 1 3 4 1,70 1,64 3,34 0,27 0,26 0,53 1,70 0,27 0,085 0,340 1,70 -0,70 0,59 1,36 1,83 1 0,16 0,47 0,63 1
474
Mama Samba Baldé
gw GNB FW,MF
Brest
29 1.995 2 2 4 1,70 1,16 2,86 0,21 0,15 0,36 1,70 0,21 0,055 0,340 1,70 0,30 1,18 0,84 1,72 2 0,25 0,25 0,50 0
561
Yanis Zouaoui
dz ALG DF,MF
Le Havre
27 1.998 1 1 2 1,59 0,60 2,19 0,06 0,02 0,08 0,89 0,03 0,100 0,319 1,59 -0,59 0,63 0,40 1,66 0 0,04 0,04 0,08 1
77
Sofiane Boufal
ma MAR MF,FW
Le Havre
31 1.993 1 4 5 1,58 2,07 3,65 0,14 0,18 0,32 0,88 0,08 0,083 0,294 1,17 -0,58 0,63 1,93 1,93 1 0,09 0,35 0,44 6
523
Abdoulaye Touré
gn GUI MF
Le Havre
31 1.994 2 0 2 1,58 0,10 1,68 0,19 0,01 0,20 0,88 0,11 0,122 0,294 1,17 0,42 1,26 -0,10 0,00 2 0,24 0,00 0,24 0
8
Abner 2000
br BRA DF,MF
Lyon
25 2.000 3 2 5 1,56 1,17 2,73 0,07 0,05 0,11 1,56 0,07 0,092 0,223 1,56 1,44 1,93 0,83 1,71 3 0,13 0,08 0,21 1
198
Jean-Philippe Gbamin
ci CIV DF,MF
Metz
29 1.995 1 1 2 1,56 0,57 2,13 0,06 0,02 0,08 1,56 0,06 0,111 0,223 1,56 -0,56 0,64 0,43 1,75 1 0,04 0,04 0,07 0
356
Antoine Mendy
sn SEN DF
Nice
21 2.004 1 0 1 1,56 0,14 1,70 0,07 0,01 0,07 1,56 0,07 0,092 0,223 1,56 -0,56 0,64 -0,14 0,00 1 0,04 0,00 0,04 1
360
Quentin Merlin
fr FRA DF,MF
Rennes
23 2.002 1 5 6 1,56 2,67 4,23 0,06 0,10 0,15 1,56 0,06 0,060 0,223 1,56 -0,56 0,64 2,33 1,87 1 0,04 0,18 0,21 5
557
Warren Zaïre-Emery
fr FRA DF,MF
Paris Saint-Germain
19 2.006 3 4 7 1,56 2,19 3,75 0,06 0,08 0,14 1,56 0,06 0,082 0,223 1,56 1,44 1,93 1,81 1,83 3 0,11 0,15 0,26 0
6
Laurent Abergel
fr FRA MF
Lorient
32 1.993 1 0 1 1,47 0,17 1,64 0,06 0,01 0,06 1,47 0,06 0,067 0,294 1,47 -0,47 0,68 -0,17 0,00 1 0,04 0,00 0,04 1
27
Samuel Amo-Ameyaw
eng ENG MF,DF
Strasbourg
19 2.006 2 2 4 1,47 1,19 2,66 0,13 0,10 0,23 1,47 0,13 0,086 0,294 1,47 0,53 1,36 0,81 1,67 2 0,17 0,17 0,34 2
69
Jeremie Boga
ci CIV MF,FW
Nice
28 1.997 2 2 4 1,47 1,11 2,58 0,20 0,16 0,36 1,47 0,20 0,098 0,294 1,47 0,53 1,36 0,89 1,80 2 0,28 0,28 0,56 0
73
Ayyoub Bouaddi
fr FRA MF
Lille
17 2.007 0 1 1 1,47 0,61 2,08 0,06 0,02 0,08 1,47 0,06 0,092 0,294 1,47 -1,47 0,00 0,39 1,65 0 0,00 0,04 0,04 0
83
Andrija Bulatović
me MNE MF
Lens
18 2.006 0 4 4 1,47 2,04 3,51 0,17 0,24 0,41 1,47 0,17 0,133 0,294 1,47 -1,47 0,00 1,96 1,96 0 0,00 0,47 0,47 0
89
Adama Camara
fr FRA MF,DF
Paris FC
28 1.996 1 0 1 1,47 0,13 1,60 0,06 0,01 0,07 1,47 0,06 0,086 0,294 1,47 -0,47 0,68 -0,13 0,00 1 0,04 0,00 0,04 0
122
Mamadou Coulibaly 2004
fr FRA MF
Monaco
21 2.004 3 3 6 1,47 1,58 3,05 0,10 0,10 0,20 1,47 0,10 0,113 0,294 1,47 1,53 2,04 1,42 1,89 3 0,20 0,20 0,39 3
207
Angel Gomes
eng ENG MF
Marseille
24 2.000 3 0 3 1,47 0,10 1,57 0,15 0,01 0,16 1,47 0,15 0,133 0,294 1,47 1,53 2,04 -0,10 0,00 3 0,30 0,00 0,30 0
264
Adam Karabec
cz CZE MF,FW
Lyon
22 2.003 1 0 1 1,47 0,08 1,55 0,14 0,01 0,15 1,47 0,14 0,163 0,294 1,47 -0,47 0,68 -0,08 0,00 1 0,10 0,00 0,10 3
279
Arsène Kouassi
bf BFA MF
Lorient
20 2.004 2 6 8 1,47 3,00 4,47 0,05 0,10 0,15 1,47 0,05 0,163 0,294 1,47 0,53 1,36 3,00 2,00 2 0,07 0,21 0,28 10

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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