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2026

Mls / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Americano (MLS) (Mls) · 2026 · 900 registros np 11.2% sot 30.7% pk 83.1% ast 71.2%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,47

xA ⚡ méd. 0,64

xG+xA ⚡ méd. 2,11

xG/90 ⚡ méd. 0,15

xG/Fin ⚡ méd. 0,080

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,46

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 900

Mls · 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
519	Lionel Messi	ar ARG	FW,MF	Inter Miami	39	1.987	23	11	34	23,81	7,29	31,10	0,98	0,30	1,28	22,14	0,91	0,153	0,359	23,33	-0,81	0,97	3,71	1,51	22	0,95	0,45	1,40	13
387	Milan Iloski	us USA	FW,MF	Philadelphia	27	1.999	17	2	19	16,46	1,76	18,22	0,66	0,07	0,73	12,30	0,49	0,155	0,399	15,98	0,54	1,03	0,24	1,14	13	0,68	0,08	0,76	14
566	Petar Musa	hr CRO	FW	FC Dallas	28	1.998	19	5	24	15,85	3,31	19,16	0,82	0,17	0,99	13,36	0,69	0,203	0,387	15,85	3,15	1,20	1,69	1,51	16	0,98	0,26	1,24	17
228	Anders Dreyer	dk DEN	FW,MF	San Diego FC	28	1.998	11	12	23	15,75	6,78	22,53	0,60	0,26	0,86	11,60	0,44	0,188	0,402	15,27	-4,75	0,70	5,22	1,77	7	0,42	0,46	0,88	14
869	Brian White	us USA	FW	Vancouver	30	1.996	17	2	19	15,24	1,76	17,00	0,63	0,07	0,71	14,41	0,60	0,171	0,363	15,24	1,76	1,12	0,24	1,14	16	0,71	0,08	0,79	15
269	Nicolás Fernández 2000	ar ARG	FW,MF	NYCFC	26	2.000	15	4	19	14,92	2,73	17,65	0,56	0,10	0,66	11,60	0,44	0,213	0,403	14,92	0,08	1,01	1,27	1,46	11	0,56	0,15	0,71	12
610	Prince Owusu	gh GHA	FW	CF Montréal	29	1.997	15	6	21	14,60	3,57	18,17	0,62	0,15	0,77	8,79	0,37	0,218	0,441	14,12	0,40	1,03	2,43	1,68	9	0,64	0,26	0,89	26
102	Denis Bouanga	ga GAB	FW,MF	LAFC	31	1.994	15	5	20	14,54	3,08	17,62	0,57	0,12	0,69	13,71	0,54	0,182	0,363	14,54	0,46	1,03	1,92	1,62	14	0,59	0,20	0,79	13
418	Preston Judd	us USA	FW	SJ Earthquakes	27	1.999	15	3	18	12,65	2,17	14,82	0,61	0,11	0,72	12,65	0,61	0,173	0,352	12,65	2,35	1,19	0,83	1,38	15	0,73	0,15	0,87	10
205	Kévin Denkey	tg TOG	FW	FC Cincinnati	25	2.000	16	3	19	12,33	2,19	14,52	0,55	0,10	0,65	9,84	0,44	0,190	0,398	12,33	3,67	1,30	0,81	1,37	13	0,72	0,13	0,85	14
574	Rafael Navarro	br BRA	FW	Colorado Rapids	26	2.000	10	3	13	12,33	2,10	14,43	0,56	0,10	0,66	9,84	0,45	0,181	0,382	11,85	-2,33	0,81	0,90	1,43	8	0,46	0,14	0,59	5
886	Kelvin Yeboah	it ITA	FW	Minnesota Utd	26	2.000	15	2	17	12,11	1,57	13,68	0,54	0,07	0,61	8,79	0,39	0,183	0,401	11,63	2,89	1,24	0,43	1,28	12	0,67	0,09	0,76	6
795	Sam Surridge	eng ENG	FW	Nashville SC	28	1.998	16	1	17	11,98	1,09	13,07	0,63	0,06	0,68	9,49	0,50	0,203	0,399	11,98	4,02	1,34	-0,09	0,92	13	0,84	0,05	0,89	20
557	Hany Mukhtar	de GER	FW,MF	Nashville SC	31	1.995	14	6	20	11,95	3,97	15,92	0,46	0,15	0,61	11,95	0,46	0,137	0,352	11,95	2,05	1,17	2,03	1,51	14	0,54	0,23	0,77	6
306	Carles Gil	es ESP	MF	NE Revolution	33	1.992	12	4	16	11,82	2,58	14,40	0,43	0,09	0,52	6,00	0,22	0,204	0,388	11,26	0,18	1,02	1,42	1,55	6	0,43	0,14	0,58	3
255	Evander	br BRA	MF,FW	FC Cincinnati	28	1.998	13	10	23	11,77	6,04	17,81	0,54	0,28	0,82	9,28	0,43	0,140	0,318	11,77	1,23	1,10	3,96	1,66	10	0,60	0,46	1,05	1
596	Martín Ojeda	ar ARG	MF,FW	Orlando City	27	1.998	13	2	15	11,51	1,74	13,25	0,59	0,09	0,67	8,19	0,42	0,164	0,339	11,51	1,49	1,13	0,26	1,15	9	0,66	0,10	0,76	6
789	Luis Suárez	uy URU	FW	Inter Miami	39	1.987	15	4	19	11,50	2,58	14,08	0,60	0,13	0,73	9,84	0,51	0,235	0,383	11,50	3,50	1,30	1,42	1,55	13	0,78	0,21	0,99	12
343	Julian Hall	us USA	FW	RB New York	18	2.008	11	3	14	11,25	2,03	13,28	0,44	0,08	0,52	11,25	0,44	0,194	0,352	11,25	-0,25	0,98	0,97	1,48	11	0,43	0,12	0,55	7
533	Peyton Miller	us USA	FW,MF	NE Revolution	18	2.007	7	4	11	10,55	2,61	13,16	0,53	0,13	0,67	10,55	0,53	0,173	0,352	10,55	-3,55	0,66	1,39	1,54	7	0,35	0,20	0,56	6
186	Hugo Cuypers	be BEL	FW	Chicago Fire	29	1.997	13	0	13	9,65	0,34	9,99	0,88	0,03	0,91	6,33	0,58	0,241	0,395	8,69	3,35	1,35	-0,34	0,00	11	1,18	0,00	1,18	4
332	Guilherme 1995	br BRA	MF,FW	Houston	31	1.995	14	6	20	9,56	3,63	13,19	0,37	0,14	0,52	8,73	0,34	0,121	0,290	9,56	4,44	1,46	2,37	1,65	13	0,55	0,24	0,78	3
368	Son Heung-min	kr KOR	FW,MF	LAFC	34	1.992	6	10	16	9,49	5,63	15,12	0,40	0,24	0,65	9,49	0,40	0,102	0,352	9,49	-3,49	0,63	4,37	1,78	6	0,26	0,43	0,68	13
93	Mateusz Bogusz	pl POL	MF,FW	Houston	25	2.001	6	1	7	9,29	1,19	10,48	0,36	0,05	0,41	8,46	0,33	0,111	0,290	9,29	-3,29	0,65	-0,19	0,84	5	0,23	0,04	0,27	13
61	Tai Baribo	il ISR	FW	D.C. United	28	1.998	14	0	14	9,17	0,40	9,57	0,48	0,02	0,50	6,68	0,35	0,187	0,417	9,17	4,83	1,53	-0,40	0,00	11	0,73	0,00	0,73	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 Mls:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.2%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.7%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 83.1%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 71.2%

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