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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
403	Patrick Ouotro	ci CIV	FW	Nancy	19	2.005	2	1	3	4,04	0,57	4,61	0,42	0,06	0,48	3,28	0,34	0,237	0,364	3,64	-2,04	0,50	0,43	1,77	2	0,21	0,10	0,31	9
233	Yvan Ikia Dimi	fr FRA	FW,MF	Amiens	20	2.004	4	2	6	4,00	1,12	5,12	0,34	0,09	0,43	4,00	0,34	0,236	0,364	4,00	0,00	1,00	0,88	1,78	4	0,34	0,17	0,50	7
83	Amine Boutrah	fr FRA	MF,FW	Bastia	24	2.000	2	2	4	3,88	1,31	5,19	0,18	0,06	0,24	3,88	0,18	0,079	0,259	3,88	-1,88	0,52	0,69	1,52	2	0,09	0,09	0,19	2
415	Nicolas Pays	fr FRA	MF	Montpellier	21	2.003	4	1	5	3,88	0,79	4,67	0,15	0,03	0,18	3,88	0,15	0,099	0,259	3,88	0,12	1,03	0,21	1,26	4	0,15	0,04	0,19	4
316	Julien Maggiotti	fr FRA	MF,FW	Stade Laval	29	1.995	1	0	1	3,87	0,21	4,08	0,35	0,02	0,37	3,10	0,28	0,161	0,297	3,87	-2,87	0,26	-0,21	0,00	0	0,09	0,00	0,09	4
66	Antonin Bobichon	fr FRA	MF,FW	Pau FC	29	1.995	6	4	10	3,85	2,10	5,95	0,24	0,13	0,38	2,33	0,15	0,148	0,350	3,85	2,15	1,56	1,90	1,91	4	0,38	0,25	0,63	3
13	Sergio Akieme	es ESP	DF	Reims	27	1.997	1	5	6	3,69	2,77	6,46	0,11	0,08	0,19	3,69	0,11	0,115	0,284	3,69	-2,69	0,27	2,23	1,81	1	0,03	0,15	0,18	1
92	Kevin Cabral	fr FRA	FW	Red Star	26	1.999	4	3	7	3,64	1,66	5,30	0,26	0,12	0,37	3,64	0,26	0,126	0,364	3,64	0,36	1,10	1,34	1,81	4	0,28	0,21	0,49	10
224	Amine Hemia	fr FRA	FW,MF	Guingamp	27	1.998	3	5	8	3,64	2,58	6,22	0,30	0,22	0,52	3,64	0,30	0,130	0,364	3,64	-0,64	0,82	2,42	1,93	3	0,25	0,42	0,67	2
26	Kouadou Assoumou	fr FRA	MF	Troyes	22	2.002	4	1	5	3,62	0,86	4,48	0,30	0,07	0,37	3,62	0,30	0,086	0,259	3,62	0,38	1,10	0,14	1,17	4	0,33	0,08	0,41	6
178	Noah Fatar	fr FRA	MF,FW	US Boulogne	23	2.002	3	3	6	3,62	1,81	5,43	0,19	0,10	0,29	3,62	0,19	0,074	0,259	3,62	-0,62	0,83	1,19	1,66	3	0,16	0,16	0,32	4
340	Nathanael Mbuku	cd COD	MF	Montpellier	23	2.002	4	5	9	3,62	2,76	6,38	0,15	0,11	0,26	3,62	0,15	0,088	0,259	3,62	0,38	1,10	2,24	1,81	4	0,17	0,21	0,37	5
503	Teddy Teuma	mt MLT	MF	Reims	31	1.993	4	5	9	3,59	2,65	6,24	0,32	0,23	0,55	2,07	0,18	0,200	0,309	3,09	0,41	1,11	2,35	1,89	3	0,35	0,44	0,79	2
62	Clément Billemaz	fr FRA	MF	Annecy FC	26	1.998	5	7	12	3,36	3,86	7,22	0,12	0,14	0,26	3,36	0,12	0,091	0,259	3,36	1,64	1,49	3,14	1,81	5	0,18	0,25	0,42	5
144	Mouhamed Diop	sn SEN	MF	Troyes	24	2.000	3	2	5	3,36	1,33	4,69	0,11	0,04	0,16	3,36	0,11	0,086	0,259	3,36	-0,36	0,89	0,67	1,50	3	0,10	0,07	0,17	1
350	Antoine Mille	fr FRA	MF	Troyes	27	1.997	3	6	9	3,36	3,33	6,69	0,10	0,10	0,21	3,36	0,10	0,086	0,259	3,36	-0,36	0,89	2,67	1,80	3	0,09	0,19	0,28	1
266	Saîf-Eddine Khaoui	tn TUN	MF	Red Star	30	1.995	2	6	8	3,33	3,09	6,42	0,20	0,19	0,39	1,81	0,11	0,119	0,315	2,83	-1,33	0,60	2,91	1,94	1	0,12	0,36	0,48	2
71	Brandon Bokangu	fr FRA	FW	Nancy	25	1.999	5	2	7	3,31	1,09	4,40	0,22	0,07	0,30	2,55	0,17	0,118	0,414	3,31	1,69	1,51	0,91	1,83	4	0,34	0,14	0,48	14
215	Ben Hamed Touré	ci CIV	FW,MF	Annecy FC	21	2.003	3	3	6	3,28	1,71	4,99	0,28	0,15	0,42	3,28	0,28	0,149	0,364	3,28	-0,28	0,92	1,29	1,76	3	0,26	0,26	0,51	4
481	Omar Sissoko	fr FRA	FW,MF	Pau FC	18	2.006	4	1	5	3,28	0,66	3,94	0,33	0,07	0,40	3,28	0,33	0,131	0,364	3,28	0,72	1,22	0,34	1,51	4	0,40	0,10	0,50	5
210	Ryad Hachem	dz ALG	MF	Red Star	27	1.998	2	1	3	3,10	0,79	3,89	0,10	0,03	0,13	3,10	0,10	0,076	0,259	3,10	-1,10	0,64	0,21	1,27	2	0,07	0,03	0,10	2
542	Aristide Zossou	ci CIV	MF	USL Dunkerque	20	2.005	3	2	5	3,10	1,27	4,37	0,14	0,06	0,20	3,10	0,14	0,119	0,259	3,10	-0,10	0,97	0,73	1,57	3	0,13	0,09	0,22	9
118	Adrian Dabasse	fr FRA	FW	Nancy	32	1.993	2	0	2	2,94	0,12	3,06	0,41	0,02	0,42	2,18	0,30	0,164	0,421	2,94	-0,94	0,68	-0,12	0,00	1	0,28	0,00	0,28	7
297	Martin Lecolier	fr FRA	FW	US Boulogne	22	2.003	3	1	4	2,94	0,57	3,51	0,27	0,05	0,33	2,18	0,20	0,245	0,364	2,55	0,06	1,02	0,43	1,75	3	0,28	0,09	0,37	7
138	Thiémoko Diarra	ml MLI	MF,FW	Reims	22	2.003	3	3	6	2,85	1,70	4,55	0,21	0,12	0,33	2,85	0,21	0,119	0,259	2,85	0,15	1,05	1,30	1,76	3	0,22	0,22	0,44	6

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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