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2026-2027

Ligue 2 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Francês — Ligue 2 (Ligue 2) 2026-2027 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Francês — Ligue 2 (Ligue 2) · 2026-2027 · 410 registros np 9.4% sot 28.4% pk 58.3% ast 71.8%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,38

xA ⚡ méd. 0,16

xG+xA ⚡ méd. 0,54

xG/90 ⚡ méd. 0,14

xG/Fin ⚡ méd. 0,060

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,38

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 410

Ligue 2 · 2026-2027

#	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
291	Pape Moussa Fall	sn SEN	FW	Metz	22	2.004	5	0	5	3,14	0,12	3,26	0,50	0,02	0,51	2,56	0,40	0,174	0,320	2,88	1,86	1,59	-0,12	0,00	5	0,79	0,00	0,79	3
133	Damien Durand	fr FRA	MF	Red Star	31	1.995	4	0	4	2,70	0,15	2,85	0,44	0,03	0,47	2,11	0,35	0,123	0,264	2,38	1,30	1,48	-0,15	0,00	4	0,65	0,00	0,65	6
199	Yaya Kader Fofana	ml MLI	MF,FW	Reims	22	2.004	5	0	5	2,64	0,19	2,83	0,42	0,03	0,45	2,64	0,42	0,126	0,264	2,64	2,36	1,89	-0,19	0,00	5	0,80	0,00	0,80	4
23	Ibrahima Baldé	fr FRA	FW	Rodez AF	23	2.003	5	0	5	2,56	0,12	2,68	0,67	0,03	0,70	2,56	0,67	0,183	0,320	2,56	2,44	1,96	-0,12	0,00	5	1,31	0,00	1,31	1
178	Abdel Hbouch	fr FRA	FW	US Boulogne	27	1.999	1	0	1	2,56	0,15	2,71	0,39	0,02	0,41	2,56	0,39	0,135	0,320	2,56	-1,56	0,39	-0,15	0,00	1	0,15	0,00	0,15	2
240	Babacar Leye	fr FRA	FW	Pau FC	26	2.000	3	0	3	2,56	0,11	2,67	0,60	0,03	0,63	2,56	0,60	0,135	0,320	2,56	0,44	1,17	-0,11	0,00	3	0,70	0,00	0,70	7
347	Thomas Robinet	fr FRA	FW	USL Dunkerque	30	1.996	1	2	3	2,50	1,03	3,53	0,66	0,27	0,93	1,92	0,50	0,192	0,357	2,50	-1,50	0,40	0,97	1,93	0	0,26	0,53	0,79	—
68	Kevin Cabral	fr FRA	FW	Red Star	27	1.999	1	2	3	2,24	1,06	3,30	0,36	0,17	0,53	2,24	0,36	0,124	0,320	2,24	-1,24	0,45	0,94	1,88	1	0,16	0,32	0,48	6
388	Mathis Touho	fr FRA	FW	Rodez AF	21	2.004	0	1	1	2,24	0,67	2,91	0,42	0,13	0,55	2,24	0,42	0,118	0,320	2,24	-2,24	0,00	0,33	1,50	0	0,00	0,19	0,19	2
385	Júlio Tavares	cv CPV	FW	Dijon	37	1.988	3	1	4	2,18	0,57	2,75	1,20	0,31	1,51	1,60	0,88	0,363	0,363	2,18	0,82	1,38	0,43	1,75	2	1,65	0,55	2,20	1
81	Samy Chouchane	tn TUN	MF	Dijon	23	2.003	3	0	3	2,11	0,16	2,27	0,40	0,03	0,43	2,11	0,40	0,124	0,264	2,11	0,89	1,42	-0,16	0,00	3	0,57	0,00	0,57	2
44	Benjamin Besic	fr FRA	FW	US Boulogne	24	2.002	0	1	1	1,92	0,58	2,50	0,37	0,11	0,49	1,92	0,37	0,160	0,320	1,92	-1,92	0,00	0,42	1,72	0	0,00	0,20	0,20	7
70	Mamadou Camara	ml MLI	FW	Montpellier	25	2.001	0	0	0	1,92	0,08	2,00	0,63	0,03	0,65	1,92	0,63	0,192	0,320	1,92	-1,92	0,00	-0,08	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
72	Irvin Cardona	mt MLT	FW	Saint-Étienne	29	1.997	4	4	8	1,92	2,30	4,22	0,33	0,40	0,74	1,92	0,33	0,137	0,320	1,92	2,08	2,09	1,70	1,74	4	0,70	0,70	1,40	5
211	Stanislas Kielt	fr FRA	FW	Guingamp	24	2.001	2	0	2	1,92	0,13	2,05	0,34	0,02	0,36	1,92	0,34	0,128	0,320	1,92	0,08	1,04	-0,13	0,00	2	0,35	0,00	0,35	4
343	Thibault Rambaud	fr FRA	FW	Annecy FC	29	1.997	2	0	2	1,92	0,12	2,04	0,53	0,03	0,56	1,92	0,53	0,128	0,320	1,92	0,08	1,04	-0,12	0,00	2	0,55	0,00	0,55	2
181	Mathys Houdayer	fr FRA	MF,FW	Stade Laval	21	2.005	2	0	2	1,85	0,10	1,95	0,36	0,02	0,38	1,85	0,36	0,116	0,264	1,85	0,15	1,08	-0,10	0,00	2	0,39	0,00	0,39	3
43	Maxime Bernauer	fr FRA	DF,MF	Saint-Étienne	28	1.998	1	0	1	1,67	0,06	1,73	0,27	0,01	0,28	1,67	0,27	0,278	0,278	1,67	-0,67	0,60	-0,06	0,00	1	0,16	0,00	0,16	1
52	Brandon Bokangu	fr FRA	FW	Nancy	26	1.999	2	0	2	1,60	0,06	1,66	0,53	0,02	0,55	1,60	0,53	0,145	0,320	1,60	0,40	1,25	-0,06	0,00	2	0,66	0,00	0,66	—
16	Teddy Averlant	ga GAB	MF	Guingamp	27	1.999	0	2	2	1,58	1,12	2,70	0,29	0,20	0,49	1,58	0,29	0,132	0,264	1,58	-1,58	0,00	0,88	1,78	0	0,00	0,37	0,37	2
25	Thierno Ballo	at AUT	MF	Saint-Étienne	24	2.002	4	2	6	1,58	1,23	2,81	0,34	0,26	0,60	1,58	0,34	0,106	0,264	1,58	2,42	2,52	0,77	1,62	4	0,85	0,42	1,27	10
235	Adel Lembezat	fr FRA	MF	Dijon	28	1.998	1	1	2	1,58	0,62	2,20	0,42	0,17	0,59	1,58	0,42	0,144	0,264	1,58	-0,58	0,63	0,38	1,62	1	0,27	0,27	0,54	1
187	Corentin Issanchou	fr FRA	DF,MF	Rodez AF	21	2.005	2	0	2	1,39	0,07	1,46	0,28	0,01	0,29	1,39	0,28	0,174	0,278	1,39	0,61	1,44	-0,07	0,00	2	0,40	0,00	0,40	—
22	Samy Baghdadi	fr FRA	MF	Sochaux	29	1.997	1	0	1	1,38	0,05	1,43	0,32	0,01	0,33	0,79	0,18	0,172	0,264	1,06	-0,38	0,73	-0,05	0,00	1	0,23	0,00	0,23	—
186	Jovany Ikanga	fr FRA	MF,FW	Red Star	24	2.002	2	1	3	1,38	0,53	1,91	0,44	0,17	0,61	0,79	0,25	0,153	0,344	1,38	0,62	1,45	0,47	1,88	1	0,64	0,32	0,96	7

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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): 9.4%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 28.4%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 58.3%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 71.8%

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