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2025-2026
 Ligue 2 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

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
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
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
239
Nadir El Jamali
fr FRA MF,FW
Saint-Étienne
18 2.007 0 0 0 1,03 0,17 1,20 0,16 0,03 0,18 1,03 0,16 0,052 0,259 1,03 -1,03 0,00 -0,17 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
263
Souleymane Keita
fr FRA MF
US Boulogne
19 2.005 0 0 0 1,03 0,04 1,07 1,00 0,04 1,03 1,03 1,00 0,207 0,259 1,03 -1,03 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
294
Antoine Léautey
fr FRA MF,DF
Reims
29 1.996 1 1 2 1,03 0,60 1,63 0,16 0,09 0,26 1,03 0,16 0,086 0,259 1,03 -0,03 0,97 0,40 1,66 1 0,16 0,16 0,31 2
323
Cyril Mandouki
mq MTQ MF,DF
Stade Laval
33 1.991 0 0 0 1,03 0,08 1,11 0,04 0,00 0,04 1,03 0,04 0,115 0,259 1,03 -1,03 0,00 -0,08 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
387
Darly Nlandu
fr FRA MF
Guingamp
25 2.000 2 1 3 1,03 0,53 1,56 0,19 0,10 0,28 1,03 0,19 0,148 0,259 1,03 0,97 1,93 0,47 1,90 2 0,36 0,18 0,55 1
422
Balthazar Pierret
fr FRA MF
Red Star
25 2.000 0 1 1 1,03 0,58 1,61 0,09 0,05 0,14 1,03 0,09 0,074 0,259 1,03 -1,03 0,00 0,42 1,71 0 0,00 0,08 0,08 0
462
Amadou Samoura
fr FRA MF
Guingamp
21 2.003 3 1 4 1,03 0,56 1,59 0,30 0,16 0,46 1,03 0,30 0,086 0,259 1,03 1,97 2,90 0,44 1,77 3 0,86 0,29 1,15 1
32
Siaka Bakayoko
ci CIV DF
Amiens
20 2.005 1 0 1 0,85 0,09 0,94 0,03 0,00 0,03 0,85 0,03 0,077 0,284 0,85 0,15 1,17 -0,09 0,00 1 0,03 0,00 0,03 1
115
Isaac Cossier
fr FRA DF
Le Mans
18 2.006 1 0 1 0,85 0,05 0,90 0,05 0,00 0,06 0,85 0,05 0,142 0,284 0,85 0,15 1,17 -0,05 0,00 1 0,06 0,00 0,06 0
127
Shaquil Delos
fr FRA DF
Grenoble Foot
26 1.999 0 1 1 0,85 0,55 1,40 0,04 0,03 0,07 0,85 0,04 0,122 0,284 0,85 -0,85 0,00 0,45 1,83 0 0,00 0,05 0,05 2
131
Albin Demouchy
fr FRA DF
Guingamp
23 2.002 1 0 1 0,85 0,05 0,90 0,05 0,00 0,05 0,85 0,05 0,122 0,284 0,85 0,15 1,17 -0,05 0,00 1 0,05 0,00 0,05 0
174
Théo Eyoum
fr FRA DF
Le Mans
23 2.002 1 0 1 0,85 0,09 0,94 0,04 0,00 0,04 0,85 0,04 0,085 0,284 0,85 0,15 1,17 -0,09 0,00 1 0,04 0,00 0,04 0
198
Siad Gourville
dz ALG DF
US Boulogne
25 2.000 1 0 1 0,85 0,08 0,93 0,03 0,00 0,04 0,85 0,03 0,085 0,284 0,85 0,15 1,17 -0,08 0,00 1 0,04 0,00 0,04 5
274
Abdoul Koné
fr FRA DF
Reims
20 2.005 1 1 2 0,85 0,60 1,45 0,03 0,02 0,06 0,85 0,03 0,071 0,284 0,85 0,15 1,17 0,40 1,66 1 0,04 0,04 0,08 0
277
Yoan Koré
fr FRA DF
Amiens
20 2.004 2 0 2 0,85 0,04 0,89 0,11 0,01 0,11 0,85 0,11 0,170 0,284 0,85 1,15 2,35 -0,04 0,00 2 0,25 0,00 0,25 0
280
Christ-Owen Kouassi
fr FRA DF
Stade Laval
22 2.003 1 0 1 0,85 0,05 0,90 0,09 0,01 0,09 0,85 0,09 0,142 0,284 0,85 0,15 1,17 -0,05 0,00 1 0,10 0,00 0,10 1
312
Joshua M'Bahia
ci CIV DF
Clermont Foot
20 2.005 2 0 2 0,85 0,05 0,90 0,04 0,00 0,04 0,85 0,04 0,122 0,284 0,85 1,15 2,35 -0,05 0,00 2 0,08 0,00 0,08 0
325
Lucas Maronnier
fr FRA DF
Troyes
25 2.000 0 1 1 0,85 0,63 1,48 0,04 0,03 0,08 0,85 0,04 0,057 0,284 0,85 -0,85 0,00 0,37 1,60 0 0,00 0,05 0,05 8
341
Daylam Meddah
fr FRA DF,MF
Pau FC
22 2.002 1 2 3 0,85 1,04 1,89 0,04 0,04 0,08 0,85 0,04 0,071 0,284 0,85 0,15 1,17 0,96 1,92 1 0,04 0,09 0,13 1
344
Elydjah Mendy
fr FRA DF
Nancy
25 2.000 2 0 2 0,85 0,08 0,93 0,04 0,00 0,05 0,85 0,04 0,065 0,284 0,85 1,15 2,35 -0,08 0,00 2 0,10 0,00 0,10 1
352
Mathieu Mion
fr FRA DF
Grenoble Foot
24 2.000 0 0 0 0,85 0,06 0,91 0,08 0,01 0,08 0,85 0,08 0,106 0,284 0,85 -0,85 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
374
Mickael Nade
fr FRA DF
Saint-Étienne
26 1.999 2 0 2 0,85 0,10 0,95 0,03 0,00 0,03 0,85 0,03 0,071 0,284 0,85 1,15 2,35 -0,10 0,00 2 0,06 0,00 0,06 1
408
Nicolas Pallois
fr FRA DF
Reims
37 1.987 1 0 1 0,85 0,06 0,91 0,06 0,00 0,06 0,85 0,06 0,122 0,284 0,85 0,15 1,17 -0,06 0,00 1 0,07 0,00 0,07 0
444
Anthony Roncaglia
fr FRA DF
Bastia
25 1.999 2 0 2 0,85 0,07 0,92 0,04 0,00 0,04 0,85 0,04 0,095 0,284 0,85 1,15 2,35 -0,07 0,00 2 0,10 0,00 0,10 0
448
Jean Ruiz
fr FRA DF
Pau FC
27 1.998 1 1 2 0,85 0,55 1,40 0,03 0,02 0,05 0,85 0,03 0,085 0,284 0,85 0,15 1,17 0,45 1,82 1 0,04 0,04 0,08 1

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
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