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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
396	Becir Omeragic	ch SUI	MF,DF	Montpellier	23	2.002	2	0	2	1,55	0,13	1,68	0,07	0,01	0,08	1,55	0,07	0,091	0,259	1,55	0,45	1,29	-0,13	0,00	2	0,09	0,00	0,09	1
398	Victor Orakpo	ng NGA	MF,FW	Montpellier	19	2.006	0	1	1	1,55	0,62	2,17	0,21	0,08	0,30	1,55	0,21	0,091	0,259	1,55	-1,55	0,00	0,38	1,61	0	0,00	0,14	0,14	0
455	Henri Saivet	sn SEN	MF	Clermont Foot	34	1.990	2	0	2	1,55	0,13	1,68	0,10	0,01	0,11	1,55	0,10	0,086	0,259	1,55	0,45	1,29	-0,13	0,00	2	0,13	0,00	0,13	0
457	Amine Salama	fr FRA	MF,FW	Reims	25	2.000	2	2	4	1,55	1,16	2,71	0,20	0,15	0,35	1,55	0,20	0,082	0,259	1,55	0,45	1,29	0,84	1,72	2	0,26	0,26	0,52	3
515	Guillaume Trani	fr FRA	MF,FW	Red Star	27	1.997	1	1	2	1,55	0,56	2,11	0,28	0,10	0,38	1,55	0,28	0,141	0,259	1,55	-0,55	0,64	0,44	1,78	1	0,18	0,18	0,36	3
521	Theo Valls	fr FRA	MF	Grenoble Foot	29	1.995	1	1	2	1,55	0,68	2,23	0,09	0,04	0,13	1,55	0,09	0,065	0,259	1,55	-0,55	0,64	0,32	1,46	1	0,06	0,06	0,12	2
538	Eloge Zabi	ci CIV	MF	Reims	18	2.006	1	4	5	1,55	2,23	3,78	0,09	0,12	0,21	1,55	0,09	0,057	0,259	1,55	-0,55	0,64	1,77	1,80	1	0,06	0,22	0,28	7
539	Nesta Zahui	fr FRA	MF,FW	Grenoble Foot	22	2.003	0	2	2	1,55	1,11	2,66	0,08	0,06	0,14	1,55	0,08	0,097	0,259	1,55	-1,55	0,00	0,89	1,80	0	0,00	0,11	0,11	1
69	Luka Boiteau	ca CAN	MF	US Boulogne	19	2.006	1	2	3	1,54	1,00	2,54	0,63	0,41	1,05	0,78	0,32	0,307	0,384	1,54	-0,54	0,65	1,00	2,00	0	0,41	0,83	1,24	2
364	Exauce Mpembele Boula	fr FRA	MF,FW	US Boulogne	23	2.002	1	0	1	1,54	0,08	1,62	0,30	0,01	0,32	0,78	0,15	0,154	0,259	1,03	-0,54	0,65	-0,08	0,00	1	0,20	0,00	0,20	2
99	Gabin Capuano	fr FRA	FW	US Boulogne	19	2.006	1	0	1	1,46	0,12	1,58	0,23	0,02	0,25	1,46	0,23	0,091	0,364	1,46	-0,46	0,69	-0,12	0,00	1	0,16	0,00	0,16	8
209	Abdelsamad Hachem	fr FRA	FW	Red Star	23	2.002	1	1	2	1,46	0,55	2,01	0,25	0,10	0,35	1,46	0,25	0,146	0,364	1,46	-0,46	0,69	0,45	1,80	1	0,17	0,17	0,35	3
238	Valentin Jacob	fr FRA	FW,MF	Annecy FC	31	1.994	1	0	1	1,46	0,10	1,56	0,26	0,02	0,28	1,46	0,26	0,121	0,364	1,46	-0,46	0,69	-0,10	0,00	1	0,18	0,00	0,18	1
255	Aboubakary Kanté	gm GAM	FW,MF	USL Dunkerque	30	1.994	1	0	1	1,46	0,16	1,62	0,23	0,02	0,26	1,46	0,23	0,086	0,364	1,46	-0,46	0,69	-0,16	0,00	1	0,16	0,00	0,16	6
311	Taylor Luvambo	—	FW	Le Mans	26	1.999	0	0	0	1,46	0,06	1,52	0,52	0,02	0,55	1,46	0,52	0,208	0,364	1,46	-1,46	0,00	-0,06	0,00	0	0,00	0,00	0,00	3
202	Juan Guevara	co COL	DF	Bastia	24	2.001	1	1	2	1,42	0,66	2,08	0,06	0,03	0,09	1,42	0,06	0,057	0,284	1,42	-0,42	0,70	0,34	1,51	1	0,04	0,04	0,09	1
204	Doumé Guidi	fr FRA	DF	Bastia	29	1.996	1	0	1	1,42	0,11	1,53	0,08	0,01	0,08	1,42	0,08	0,095	0,284	1,42	-0,42	0,70	-0,11	0,00	1	0,05	0,00	0,05	1
11	Ayman Aiki	fr FRA	MF,FW	Bastia	20	2.005	0	0	0	1,29	0,09	1,38	0,26	0,02	0,28	1,29	0,26	0,108	0,259	1,29	-1,29	0,00	-0,09	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
34	Rayan Bamba	fr FRA	MF	Nancy	21	2.004	2	0	2	1,29	0,06	1,35	0,09	0,00	0,09	1,29	0,09	0,144	0,259	1,29	0,71	1,55	-0,06	0,00	2	0,14	0,00	0,14	3
72	Morgan Bokelé Mputu	cm CMR	MF	USL Dunkerque	21	2.004	1	0	1	1,29	0,11	1,40	0,17	0,01	0,19	1,29	0,17	0,108	0,259	1,29	-0,29	0,77	-0,11	0,00	1	0,13	0,00	0,13	2
157	Sonny Duflos	fr FRA	MF	US Boulogne	30	1.995	0	2	2	1,29	1,07	2,36	0,08	0,06	0,14	1,29	0,08	0,086	0,259	1,29	-1,29	0,00	0,93	1,86	0	0,00	0,12	0,12	5
228	Adrien Hunou	fr FRA	MF,FW	Clermont Foot	31	1.994	2	0	2	1,29	0,10	1,39	0,18	0,01	0,20	1,29	0,18	0,092	0,259	1,29	0,71	1,55	-0,10	0,00	2	0,28	0,00	0,28	1
236	Yanis Issoufou	fr FRA	MF	Montpellier	18	2.006	2	1	3	1,29	0,60	1,89	0,12	0,06	0,18	1,29	0,12	0,092	0,259	1,29	0,71	1,55	0,40	1,67	2	0,19	0,09	0,28	4
248	Everson Junior	fr FRA	MF	Montpellier	21	2.003	1	1	2	1,29	0,61	1,90	0,07	0,03	0,11	1,29	0,07	0,086	0,259	1,29	-0,29	0,77	0,39	1,65	1	0,06	0,06	0,11	0
401	Gautier Ott	fr FRA	MF	Guingamp	23	2.002	0	4	4	1,29	2,01	3,30	0,12	0,19	0,31	1,29	0,12	0,086	0,259	1,29	-1,29	0,00	1,99	1,99	0	0,00	0,37	0,37	0

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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