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2026-2027
 Ligue 2 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

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
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
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
328
Nicolas Pays
fr FRA MF,FW
Montpellier
23 2.003 1 0 1 1,06 0,07 1,13 0,15 0,01 0,16 1,06 0,15 0,117 0,264 1,06 -0,06 0,95 -0,07 0,00 1 0,15 0,00 0,15 —
340
Egor Prutsev
ru RUS MF
USL Dunkerque
23 2.002 2 1 3 1,06 0,52 1,58 0,23 0,11 0,35 1,06 0,23 0,151 0,264 1,06 0,94 1,89 0,48 1,92 2 0,44 0,22 0,66 1
372
Florent da Silva
fr FRA MF,FW
Guingamp
23 2.003 0 0 0 1,06 0,04 1,10 0,33 0,01 0,34 1,06 0,33 0,211 0,264 1,06 -1,06 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
19
Pape Ba
sn SEN FW
Nancy
29 1.997 2 1 3 0,96 0,47 1,43 0,59 0,29 0,89 0,96 0,59 0,192 0,320 0,96 1,04 2,09 0,53 2,12 2 1,24 0,62 1,86 —
84
Mathis Clairicia
fr FRA FW
Sochaux
24 2.002 1 0 1 0,96 0,06 1,02 0,24 0,02 0,26 0,96 0,24 0,096 0,320 0,96 0,04 1,04 -0,06 0,00 1 0,25 0,00 0,25 2
202
Aboubakary Kanté
gm GAM FW
Stade Laval
32 1.994 1 0 1 0,96 0,06 1,02 0,33 0,02 0,35 0,96 0,33 0,107 0,320 0,96 0,04 1,04 -0,06 0,00 1 0,35 0,00 0,35 2
348
Thomas Robinet
fr FRA FW
Nantes
30 1.996 1 0 1 0,90 0,04 0,94 0,30 0,01 0,31 0,32 0,11 0,113 0,451 0,90 0,10 1,11 -0,04 0,00 0 0,33 0,00 0,33 2
248
Dylan Louiserre
fr FRA MF
Guingamp
31 1.995 0 0 0 0,85 0,06 0,91 0,13 0,01 0,14 0,26 0,04 0,121 0,264 0,53 -0,85 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
382
Florian Tardieu
fr FRA MF
Montpellier
34 1.992 0 1 1 0,85 0,51 1,36 0,17 0,10 0,27 0,26 0,05 0,282 0,264 0,53 -0,85 0,00 0,49 1,97 0 0,00 0,20 0,20 —
146
Nehemiah Fernandez
fr FRA DF
Nancy
21 2.004 2 0 2 0,83 0,05 0,88 0,13 0,01 0,13 0,83 0,13 0,104 0,278 0,83 1,17 2,40 -0,05 0,00 2 0,30 0,00 0,30 —
209
Antoine Kerriou
fr FRA DF
US Boulogne
23 2.003 0 0 0 0,83 0,05 0,88 0,12 0,01 0,13 0,83 0,12 0,139 0,278 0,83 -0,83 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
212
Erwin Koffi
fr FRA DF
Guingamp
31 1.995 1 1 2 0,83 0,54 1,37 0,14 0,09 0,24 0,83 0,14 0,208 0,278 0,83 0,17 1,20 0,46 1,84 1 0,17 0,17 0,35 1
281
Florian Miguel
fr FRA DF
Metz
30 1.996 0 1 1 0,83 0,50 1,33 0,14 0,08 0,22 0,83 0,14 0,119 0,278 0,83 -0,83 0,00 0,50 1,99 0 0,00 0,17 0,17 —
335
Aurélien Platret
fr FRA DF,MF
US Boulogne
23 2.003 0 0 0 0,83 0,05 0,88 0,15 0,01 0,16 0,83 0,15 0,119 0,278 0,83 -0,83 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
353
Théo Sainte-Luce
fr FRA DF
Montpellier
27 1.998 1 0 1 0,83 0,06 0,89 0,12 0,01 0,13 0,83 0,12 0,104 0,278 0,83 0,17 1,20 -0,06 0,00 1 0,14 0,00 0,14 —
8
Tanguy Ahile
fr FRA MF,FW
Guingamp
22 2.004 1 0 1 0,79 0,05 0,84 0,17 0,01 0,19 0,79 0,17 0,132 0,264 0,79 0,21 1,26 -0,05 0,00 1 0,22 0,00 0,22 —
18
Grégory Ayem
fr FRA MF
Montpellier
20 2.006 0 0 0 0,79 0,05 0,84 0,45 0,03 0,47 0,79 0,45 0,132 0,264 0,79 -0,79 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
30
Mickaël Barreto
fr FRA MF
Dijon
35 1.991 0 0 0 0,79 0,06 0,85 0,25 0,02 0,27 0,79 0,25 0,132 0,264 0,79 -0,79 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
93
Aron Csongvai
hu HUN MF
Saint-Étienne
25 2.000 1 2 3 0,79 1,14 1,93 0,11 0,16 0,28 0,79 0,11 0,132 0,264 0,79 0,21 1,26 0,86 1,76 1 0,14 0,29 0,43 —
105
Jessy Deminguet
fr FRA MF,FW
Metz
28 1.998 2 2 4 0,79 0,97 1,76 0,12 0,15 0,27 0,79 0,12 0,099 0,264 0,79 1,21 2,52 1,03 2,07 2 0,31 0,31 0,63 —
109
Yadaly Diaby
gn GUI MF
Grenoble Foot
26 2.000 2 0 2 0,79 0,03 0,82 0,32 0,01 0,33 0,79 0,32 0,158 0,264 0,79 1,21 2,52 -0,03 0,00 2 0,81 0,00 0,81 1
136
Theo Epailly
fr FRA MF,FW
US Boulogne
27 1.999 1 0 1 0,79 0,06 0,85 0,18 0,01 0,20 0,79 0,18 0,099 0,264 0,79 0,21 1,26 -0,06 0,00 1 0,23 0,00 0,23 2
174
Islamdine Halifa
fr FRA MF
Red Star
21 2.004 0 2 2 0,79 1,01 1,80 0,13 0,17 0,30 0,79 0,13 0,079 0,264 0,79 -0,79 0,00 0,99 1,98 0 0,00 0,33 0,33 —
195
Octave Joly
fr FRA MF
Rodez AF
24 2.002 2 0 2 0,79 0,04 0,83 0,33 0,02 0,34 0,79 0,33 0,158 0,264 0,79 1,21 2,52 -0,04 0,00 2 0,82 0,00 0,82 1
233
Adrien Lebeau
fr FRA MF,FW
USL Dunkerque
27 1.999 1 1 2 0,79 0,52 1,31 0,15 0,10 0,24 0,79 0,15 0,113 0,264 0,79 0,21 1,26 0,48 1,92 1 0,18 0,18 0,37 —

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
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