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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
11
Jean Akpro
fr FRA MF,FW
Grenoble Foot
21 2.005 0 0 0 0,26 0,03 0,29 0,05 0,01 0,05 0,26 0,05 0,053 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
13
Dehmaine Assoumani
fr FRA MF,DF
Nantes
21 2.005 0 0 0 0,26 0,03 0,29 0,09 0,01 0,09 0,26 0,09 0,053 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
17
Khalil Ayari
tn TUN MF
USL Dunkerque
21 2.005 1 0 1 0,26 0,06 0,32 0,06 0,01 0,08 0,26 0,06 0,033 0,264 0,26 0,74 3,79 -0,06 0,00 1 0,24 0,00 0,24 3
46
Florian Bianchini
fr FRA MF
Clermont Foot
25 2.001 0 1 1 0,26 0,48 0,74 0,13 0,23 0,36 0,26 0,13 0,264 0,264 0,26 -0,26 0,00 0,52 2,09 0 0,00 0,48 0,48 1
66
Joffrey Bultel
fr FRA MF
US Boulogne
26 2.000 0 0 0 0,26 0,05 0,31 0,05 0,01 0,06 0,26 0,05 0,044 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
73
Antonin Cartillier
fr FRA MF
Rodez AF
22 2.004 0 1 1 0,26 0,55 0,81 0,05 0,10 0,14 0,26 0,05 0,044 0,264 0,26 -0,26 0,00 0,45 1,80 0 0,00 0,17 0,17 —
79
Théo Chennahi
fr FRA MF
Montpellier
21 2.005 0 1 1 0,26 0,52 0,78 0,08 0,15 0,22 0,26 0,08 0,066 0,264 0,26 -0,26 0,00 0,48 1,94 0 0,00 0,29 0,29 —
88
Mael Corboz
us USA MF
Grenoble Foot
32 1.994 0 0 0 0,26 0,02 0,28 0,10 0,01 0,10 0,26 0,10 0,088 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
126
Fodé Doucouré
ml MLI MF,DF
Nantes
25 2.001 0 0 0 0,26 0,01 0,27 0,11 0,00 0,11 0,26 0,11 0,264 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
151
Mamadou Fofana 2000
mr MTN MF
Nancy
26 2.000 0 0 0 0,26 0,01 0,27 0,15 0,01 0,15 0,26 0,15 0,132 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
152
Luan Gadegbeku
fr FRA MF
Pau FC
19 2.007 0 0 0 0,26 0,01 0,27 0,19 0,00 0,19 0,26 0,19 0,264 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
164
Jean Grillot
fr FRA MF
Clermont Foot
20 2.005 0 0 0 0,26 0,01 0,27 0,04 0,00 0,04 0,26 0,04 0,132 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
172
El Hadary Raheriniaina
mg MAD MF
Nancy
20 2.006 0 0 0 0,26 0,05 0,31 0,12 0,02 0,14 0,26 0,12 0,029 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
173
El Hadj Koné
fr FRA MF
Clermont Foot
20 2.006 0 0 0 0,26 0,01 0,27 0,10 0,00 0,10 0,26 0,10 0,264 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 5
176
Chafik El Hansar
fr FRA MF
Nancy
21 2.005 0 0 0 0,26 0,02 0,28 0,25 0,02 0,26 0,26 0,25 0,088 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
189
Mahmoud Jaber
il ISR MF
Saint-Étienne
27 1.999 0 0 0 0,26 0,01 0,27 0,91 0,04 0,94 0,26 0,91 0,264 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
196
Antoine Joujou
fr FRA MF
Nantes
23 2.003 1 0 1 0,26 0,01 0,27 0,38 0,02 0,39 0,26 0,38 0,132 0,264 0,26 0,74 3,79 -0,01 0,00 1 1,45 0,00 1,45 —
201
Nordine Kandil
fr FRA MF
Nancy
24 2.001 1 2 3 0,26 0,92 1,18 0,09 0,30 0,38 0,26 0,09 0,044 0,264 0,26 0,74 3,79 1,08 2,17 1 0,32 0,65 0,97 —
204
Amine Kashi
fr FRA MF
Reims
23 2.003 0 1 1 0,26 0,55 0,81 0,18 0,37 0,55 0,26 0,18 0,053 0,264 0,26 -0,26 0,00 0,45 1,81 0 0,00 0,67 0,67 —
221
Godson Kyeremeh
fr FRA MF
Red Star
26 2.000 0 0 0 0,26 0,02 0,28 0,23 0,02 0,24 0,26 0,23 0,088 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
237
Theo Leoni
be BEL MF
Reims
26 2.000 0 0 0 0,26 0,02 0,28 0,04 0,00 0,04 0,26 0,04 0,132 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
239
Louis Leroux
fr FRA MF
Nantes
20 2.006 0 0 0 0,26 0,01 0,27 0,17 0,01 0,17 0,26 0,17 0,132 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
247
Victor Lobry
fr FRA MF
Sochaux
31 1.995 0 0 0 0,26 0,02 0,28 0,11 0,01 0,11 0,26 0,11 0,088 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
258
Cyril Mandouki
mq MTQ MF
Stade Laval
35 1.991 0 0 0 0,26 0,03 0,29 0,05 0,01 0,05 0,26 0,05 0,053 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
270
Nathan Mbala
— MF,FW
Metz
18 2.008 0 0 0 0,26 0,04 0,30 0,09 0,01 0,10 0,26 0,09 0,044 0,264 0,26 -0,26 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —

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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