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2025-2026

Ligue 2 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Francês — Ligue 2 (Ligue 2) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Francês — Ligue 2 (Ligue 2) · 2025-2026 · 544 registros np 10.1% sot 29.8% pk 76.1% ast 70.4%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,39

xA ⚡ méd. 0,58

xG+xA ⚡ méd. 1,97

xG/90 ⚡ méd. 0,12

xG/Fin ⚡ méd. 0,070

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,37

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 544

Ligue 2 · 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
54	Tawfik Bentayeb	ma MAR	FW	Troyes	23	2.002	18	3	21	16,54	2,20	18,74	0,76	0,10	0,87	12,74	0,59	0,199	0,404	16,15	1,46	1,09	0,80	1,36	14	0,83	0,14	0,97	21
315	Louis Mafouta	cf CTA	FW	Guingamp	31	1.994	15	3	18	15,78	2,07	17,85	0,49	0,06	0,56	12,74	0,40	0,179	0,384	14,99	-0,78	0,95	0,93	1,45	13	0,47	0,09	0,56	27
343	Alexandre Mendy	gw GNB	FW	Montpellier	31	1.994	12	4	16	13,60	2,59	16,19	0,42	0,08	0,50	10,56	0,33	0,168	0,388	12,81	-1,60	0,88	1,41	1,55	10	0,37	0,12	0,49	48
442	Thomas Robinet	fr FRA	FW	USL Dunkerque	28	1.996	15	2	17	12,87	1,52	14,39	0,48	0,06	0,53	9,83	0,37	0,243	0,415	12,87	2,13	1,17	0,48	1,32	11	0,56	0,07	0,63	17
23	Taïryk Arconte	fr FRA	FW	Rodez AF	21	2.003	13	3	16	12,44	1,92	14,36	0,48	0,07	0,56	10,92	0,42	0,194	0,389	12,44	0,56	1,04	1,08	1,56	11	0,50	0,12	0,62	39
487	Lucas Stassin	be BEL	FW	Saint-Étienne	20	2.004	11	6	17	12,38	3,63	16,01	0,50	0,15	0,65	12,38	0,50	0,161	0,364	12,38	-1,38	0,89	2,37	1,65	11	0,44	0,24	0,69	10
378	Keito Nakamura	jp JPN	MF,FW	Reims	25	2.000	14	2	16	11,37	1,73	13,10	0,44	0,07	0,50	10,61	0,41	0,132	0,271	11,37	2,63	1,23	0,27	1,16	13	0,54	0,08	0,61	18
125	Zuriko Davitashvili	ge GEO	FW,MF	Saint-Étienne	24	2.001	14	5	19	10,29	3,02	13,31	0,44	0,13	0,57	8,01	0,34	0,163	0,396	9,89	3,71	1,36	1,98	1,66	12	0,60	0,21	0,81	13
203	Dame Guèye	sn SEN	FW	Le Mans	29	1.995	10	4	14	9,96	2,55	12,51	0,48	0,12	0,60	6,92	0,33	0,181	0,433	9,96	0,04	1,00	1,45	1,57	6	0,48	0,19	0,67	19
96	Mamadou Camara	ml MLI	FW,MF	Stade Laval	24	2.001	9	1	10	9,60	0,92	10,52	0,38	0,04	0,41	6,55	0,26	0,200	0,418	9,20	-0,60	0,94	0,08	1,09	6	0,35	0,04	0,39	10
141	Famara Diedhiou	sn SEN	FW	Clermont Foot	32	1.992	10	2	12	9,26	1,25	10,51	0,47	0,06	0,54	5,46	0,28	0,215	0,443	8,87	0,74	1,08	0,75	1,60	6	0,51	0,10	0,61	9
33	Ibrahima Baldé	fr FRA	FW	Rodez AF	22	2.003	12	0	12	9,17	0,35	9,52	0,45	0,02	0,47	7,64	0,38	0,195	0,399	9,17	2,83	1,31	-0,35	0,00	10	0,59	0,00	0,59	11
112	Erwan Colas	fr FRA	FW	Le Mans	28	1.997	6	3	9	8,74	1,95	10,69	0,54	0,12	0,66	8,74	0,54	0,190	0,364	8,74	-2,74	0,69	1,05	1,54	6	0,37	0,18	0,55	20
158	Damien Durand	fr FRA	FW,MF	Red Star	29	1.995	13	3	16	8,44	1,87	10,31	0,30	0,07	0,36	6,92	0,24	0,148	0,402	8,44	4,56	1,54	1,13	1,61	11	0,46	0,11	0,57	12
28	Teddy Averlant	ga GAB	MF,FW	Amiens	25	1.999	5	1	6	8,26	1,02	9,28	0,35	0,04	0,39	7,50	0,31	0,127	0,259	7,76	-3,26	0,61	-0,02	0,98	5	0,21	0,04	0,25	5
436	Thibault Rambaud	fr FRA	FW	Annecy FC	28	1.997	7	3	10	8,04	1,84	9,88	0,46	0,11	0,57	7,28	0,42	0,217	0,383	8,04	-1,04	0,87	1,16	1,63	6	0,40	0,17	0,58	11
509	Félix Tomi	fr FRA	FW,MF	Bastia	24	2.000	4	2	6	8,01	1,30	9,31	0,30	0,05	0,34	8,01	0,30	0,170	0,364	8,01	-4,01	0,50	0,70	1,54	4	0,15	0,07	0,22	7
470	Jérémy Sebas	mq MTQ	FW,MF	Bastia	22	2.003	4	0	4	7,64	0,33	7,97	0,41	0,02	0,42	7,64	0,41	0,170	0,364	7,64	-3,64	0,52	-0,33	0,00	4	0,21	0,00	0,21	13
133	Yadaly Diaby	gn GUI	MF,FW	Grenoble Foot	24	2.000	9	1	10	6,98	0,96	7,94	0,29	0,04	0,32	6,98	0,29	0,120	0,259	6,98	2,02	1,29	0,04	1,04	9	0,37	0,04	0,41	27
449	Omar Sadik	ma MAR	FW	Pau FC	21	2.004	3	2	5	6,98	1,23	8,21	0,42	0,07	0,50	5,46	0,33	0,189	0,387	6,58	-3,98	0,43	0,77	1,63	2	0,18	0,12	0,30	6
52	Jessy Bénet	fr FRA	MF	Grenoble Foot	30	1.995	7	2	9	6,65	1,22	7,87	0,24	0,04	0,29	2,85	0,10	0,222	0,384	6,15	0,35	1,05	0,78	1,63	3	0,26	0,07	0,33	2
433	Antoine Rabillard	fr FRA	FW	Le Mans	29	1.995	9	5	14	6,58	2,86	9,44	0,34	0,15	0,49	5,82	0,30	0,200	0,387	6,58	2,42	1,37	2,14	1,75	8	0,47	0,26	0,72	23
156	Josh Duffus	eng ENG	FW,MF	Saint-Étienne	20	2.005	7	3	10	6,55	1,77	8,32	0,72	0,19	0,91	6,55	0,72	0,199	0,364	6,55	0,45	1,07	1,23	1,70	7	0,77	0,33	1,10	2
249	Abdoul Kader Bamba	fr FRA	MF,FW	Clermont Foot	31	1.994	8	3	11	6,18	1,78	7,96	0,28	0,08	0,35	4,66	0,21	0,121	0,309	6,18	1,82	1,29	1,22	1,68	6	0,36	0,13	0,49	7
469	Téji Savanier	fr FRA	MF	Montpellier	33	1.991	5	3	8	6,16	1,75	7,91	0,40	0,11	0,51	3,88	0,25	0,171	0,315	5,66	-1,16	0,81	1,25	1,72	3	0,32	0,19	0,52	1

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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 2:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.1%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 29.8%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 76.1%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 70.4%

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