Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Americano (MLS) (Mls) · 2026 · 16 registros np 11.2% sot 30.7% pk 83.1% ast 71.2%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,72

xA ⚡ méd. 0,55

xG+xA ⚡ méd. 2,27

xG/90 ⚡ méd. 0,16

xG/Fin ⚡ méd. 0,110

G-xG ⚡ méd. 0,15

xGOT ⚡ méd. 1,72

Jogadores — Produção Ofensiva 16 de 16

Mls · 2026 · busca: "Daniel"

#	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
725	Dániel Sallói	hu HUN	MF,FW	Toronto FC	30	1.996	7	6	13	6,28	3,53	9,81	0,24	0,14	0,38	6,28	0,24	0,118	0,273	6,28	0,72	1,12	2,47	1,70	7	0,27	0,23	0,50	6
40	Daniel Armando Ríos	mx MEX	FW,MF	CF Montréal	31	1.995	6	1	7	5,40	0,73	6,13	0,51	0,07	0,58	4,57	0,43	0,200	0,386	5,40	0,60	1,11	0,27	1,37	5	0,57	0,09	0,66	7
567	Daniel Musovski	mk MKD	FW	Seattle Sounders	30	1.995	2	0	2	4,22	0,24	4,46	0,36	0,02	0,38	4,22	0,36	0,162	0,352	4,22	-2,22	0,47	-0,24	0,00	2	0,17	0,00	0,17	9
300	Dániel Gazdag	hu HUN	FW,MF	Columbus Crew	30	1.996	3	0	3	2,72	0,12	2,84	0,31	0,01	0,32	1,05	0,12	0,181	0,543	2,72	0,28	1,10	-0,12	0,00	1	0,34	0,00	0,34	5
559	Daniel Munie	us USA	DF	SJ Earthquakes	26	2.000	5	1	6	2,35	0,64	2,99	0,09	0,03	0,12	2,35	0,09	0,157	0,294	2,35	2,65	2,12	0,36	1,56	5	0,20	0,04	0,24	1
643	Dániel Pintér	us USA	FW,MF	Inter Miami	19	2.007	1	0	1	1,41	0,07	1,48	0,26	0,01	0,28	1,41	0,26	0,201	0,352	1,41	-0,41	0,71	-0,07	0,00	1	0,19	0,00	0,19	3
238	Daniel Edelman	us USA	MF	St. Louis City	23	2.003	4	3	7	1,36	1,67	3,03	0,06	0,07	0,13	1,36	0,06	0,080	0,273	1,36	2,64	2,93	1,33	1,80	4	0,17	0,13	0,30	1
194	Jesús Daniel Bueno	ve VEN	MF	Philadelphia	27	1.999	1	1	2	1,36	0,58	1,94	0,14	0,06	0,20	1,36	0,14	0,105	0,273	1,36	-0,36	0,73	0,42	1,73	1	0,10	0,10	0,21	—
299	Dániel Gazdag	hu HUN	FW,MF	NE Revolution	30	1.996	1	0	1	1,05	0,04	1,09	0,32	0,01	0,33	1,05	0,32	0,264	0,352	1,05	-0,05	0,95	-0,04	0,00	1	0,30	0,00	0,30	2
470	Daniel Lovitz	us USA	DF	Nashville SC	35	1.991	0	1	1	0,59	0,59	1,18	0,03	0,03	0,07	0,59	0,03	0,084	0,294	0,59	-0,59	0,00	0,41	1,70	0	0,00	0,06	0,06	—
628	Daniel Pereira	ve VEN	MF	CF Montréal	26	2.000	0	0	0	0,55	0,03	0,58	0,12	0,01	0,12	0,55	0,12	0,182	0,273	0,55	-0,55	0,00	-0,03	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
627	Daniel Pereira	ve VEN	MF	Austin FC	26	2.000	0	1	1	0,27	0,55	0,82	0,07	0,13	0,20	0,27	0,07	0,091	0,273	0,27	-0,27	0,00	0,45	1,83	0	0,00	0,25	0,25	—
192	Daniel	br BRA	GK	FC Dallas	32	1.994	0	0	0	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,000	0,000	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
193	Daniel	br BRA	GK	SJ Earthquakes	32	1.994	0	0	0	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,000	0,000	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
160	Daniel Chica	pa PAN	DF	Atlanta Utd	24	2.002	0	0	0	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,000	0,000	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
406	Daniel Job	ng NGA	FW	FC Dallas	21	2.005	0	0	0	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,000	0,000	0,00	0,00	0,00	0,00	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 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