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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
36	Samir Ben Brahim	fr FRA	MF	Guingamp	23	2.002	1	0	1	1,32	0,10	1,42	0,27	0,02	0,29	1,32	0,27	0,120	0,264	1,32	-0,32	0,76	-0,10	0,00	1	0,21	0,00	0,21	3
50	Augustine Boakye	gh GHA	MF	Saint-Étienne	25	2.000	4	3	7	1,32	1,76	3,08	0,22	0,29	0,51	1,32	0,22	0,094	0,264	1,32	2,68	3,03	1,24	1,70	4	0,66	0,49	1,15	—
63	Jakob Breum	dk DEN	MF,FW	Saint-Étienne	22	2.003	2	2	4	1,32	1,19	2,51	0,35	0,32	0,67	1,32	0,35	0,120	0,264	1,32	0,68	1,51	0,81	1,68	2	0,53	0,53	1,07	1
82	Kémo Cissé	fr FRA	MF	Red Star	29	1.996	0	0	0	1,32	0,08	1,40	0,28	0,02	0,30	1,32	0,28	0,110	0,264	1,32	-1,32	0,00	-0,08	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
167	Bahereba Guirassy	fr FRA	MF,FW	Nantes	20	2.006	1	1	2	1,32	0,50	1,82	0,40	0,15	0,55	1,32	0,40	0,102	0,264	1,32	-0,32	0,76	0,50	1,99	1	0,30	0,30	0,60	3
262	Ange Martial Tia	ml MLI	MF	Reims	19	2.006	1	0	1	1,32	0,11	1,43	0,22	0,02	0,24	1,32	0,22	0,110	0,264	1,32	-0,32	0,76	-0,11	0,00	1	0,17	0,00	0,17	—
296	Nordan Mukiele	fr FRA	MF,FW	Montpellier	20	2.006	1	1	2	1,32	0,58	1,90	0,23	0,10	0,34	1,32	0,23	0,110	0,264	1,32	-0,32	0,76	0,42	1,73	1	0,18	0,18	0,36	—
327	Damjan Pavlovic	rs SRB	MF	Rodez AF	25	2.001	0	0	0	1,32	0,05	1,37	0,39	0,02	0,41	1,32	0,39	0,220	0,264	1,32	-1,32	0,00	-0,05	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
51	Brandon Bokangu	fr FRA	FW	Guingamp	26	1.999	2	0	2	1,28	0,06	1,34	0,79	0,04	0,83	1,28	0,79	0,183	0,320	1,28	0,72	1,56	-0,06	0,00	2	1,23	0,00	1,23	2
85	Ethan Clavreul	fr FRA	FW	Stade Laval	20	2.006	2	3	5	1,28	1,43	2,71	0,29	0,32	0,61	1,28	0,29	0,160	0,320	1,28	0,72	1,56	1,57	2,10	2	0,45	0,68	1,13	2
124	Tyris Dong	fr FRA	FW	Dijon	18	2.008	1	1	2	1,28	0,61	1,89	0,31	0,15	0,46	1,28	0,31	0,128	0,320	1,28	-0,28	0,78	0,39	1,64	1	0,24	0,24	0,49	2
197	Youssef El Kachati	nl NED	FW,MF	Reims	26	1.999	2	1	3	1,28	0,56	1,84	0,44	0,20	0,64	1,28	0,44	0,213	0,320	1,28	0,72	1,56	0,44	1,78	2	0,69	0,35	1,04	3
207	Souleymane Keita	fr FRA	FW,MF	USL Dunkerque	20	2.005	2	1	3	1,28	0,54	1,82	0,35	0,15	0,50	1,28	0,35	0,142	0,320	1,28	0,72	1,56	0,46	1,87	2	0,55	0,28	0,83	1
230	Antoine Larose	fr FRA	FW	Annecy FC	33	1.993	1	0	1	1,28	0,08	1,36	0,30	0,02	0,31	1,28	0,30	0,128	0,320	1,28	-0,28	0,78	-0,08	0,00	1	0,23	0,00	0,23	2
376	Sambou Soumano	sn SEN	FW	Reims	25	2.001	1	1	2	1,22	0,60	1,82	0,29	0,14	0,43	0,64	0,15	0,122	0,407	1,22	-0,22	0,82	0,40	1,67	0	0,24	0,24	0,47	8
39	Jessy Bénet	fr FRA	MF	Pau FC	31	1.995	1	1	2	1,11	0,49	1,60	0,16	0,07	0,23	0,53	0,08	0,139	0,371	1,11	-0,11	0,90	0,51	2,03	0	0,15	0,15	0,29	1
329	Kévin Pedro	—	DF	Saint-Étienne	20	2.006	1	0	1	1,11	0,08	1,19	0,17	0,01	0,18	1,11	0,17	0,139	0,278	1,11	-0,11	0,90	-0,08	0,00	1	0,15	0,00	0,15	1
4	Giorgi Abuashvili	ge GEO	MF,FW	Metz	23	2.003	1	0	1	1,06	0,12	1,18	0,17	0,02	0,19	1,06	0,17	0,059	0,264	1,06	-0,06	0,95	-0,12	0,00	1	0,16	0,00	0,16	4
99	Mohamed Daramy	dk DEN	MF	Reims	24	2.002	0	0	0	1,06	0,05	1,11	0,22	0,01	0,23	1,06	0,22	0,176	0,264	1,06	-1,06	0,00	-0,05	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
100	Zuriko Davitashvili	ge GEO	MF	Saint-Étienne	25	2.001	1	2	3	1,06	1,14	2,20	0,24	0,26	0,50	1,06	0,24	0,176	0,264	1,06	-0,06	0,95	0,86	1,76	1	0,23	0,46	0,69	1
130	Josh Duffus	eng ENG	MF	Saint-Étienne	21	2.005	1	0	1	1,06	0,09	1,15	0,54	0,05	0,59	1,06	0,54	0,117	0,264	1,06	-0,06	0,95	-0,09	0,00	1	0,51	0,00	0,51	3
141	Cheikh Fall	sn SEN	MF	Pau FC	22	2.004	0	0	0	1,06	0,09	1,15	0,19	0,02	0,20	1,06	0,19	0,066	0,264	1,06	-1,06	0,00	-0,09	0,00	0	0,00	0,00	0,00	2
145	Zakaria Fdaouch	ma MAR	MF	Nancy	29	1.997	0	1	1	1,06	0,51	1,57	0,20	0,10	0,30	1,06	0,20	0,088	0,264	1,06	-1,06	0,00	0,49	1,95	0	0,00	0,19	0,19	2
182	Ilyes Housni	fr FRA	MF,FW	Nancy	21	2.005	1	2	3	1,06	0,95	2,01	0,15	0,14	0,29	1,06	0,15	0,096	0,264	1,06	-0,06	0,95	1,05	2,11	1	0,14	0,29	0,43	2
185	Adrien Hunou	fr FRA	MF,FW	Clermont Foot	32	1.994	1	1	2	1,06	0,54	1,60	0,30	0,15	0,45	1,06	0,30	0,117	0,264	1,06	-0,06	0,95	0,46	1,86	1	0,28	0,28	0,56	—

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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