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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
472	Eduard Löwen	de GER	MF	SJ Earthquakes	29	1.997	1	1	2	1,36	0,67	2,03	0,21	0,11	0,32	1,36	0,21	0,076	0,273	1,36	-0,36	0,73	0,33	1,50	1	0,16	0,16	0,31	—
645	Gabriel Pirani	br BRA	MF	San Diego FC	24	2.002	2	0	2	1,36	0,10	1,46	0,23	0,02	0,25	1,36	0,23	0,114	0,273	1,36	0,64	1,47	-0,10	0,00	2	0,34	0,00	0,34	2
597	Hamzat Ojediran	ng NGA	MF	Colorado Rapids	22	2.003	1	0	1	1,36	0,16	1,52	0,07	0,01	0,08	1,36	0,07	0,072	0,273	1,36	-0,36	0,73	-0,16	0,00	1	0,05	0,00	0,05	—
407	Herman Johansson	se SWE	MF,DF	FC Dallas	28	1.997	0	3	3	1,36	1,66	3,02	0,07	0,09	0,16	1,36	0,07	0,114	0,273	1,36	-1,36	0,00	1,34	1,80	0	0,00	0,16	0,16	2
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	—
846	Joaquín Valiente	uy URU	MF,FW	FC Dallas	25	2.001	2	9	11	1,36	4,86	6,22	0,07	0,24	0,31	1,36	0,07	0,062	0,273	1,36	0,64	1,47	4,14	1,85	2	0,10	0,45	0,55	6
587	Kimito Nono	jp JPN	MF,DF	D.C. United	24	2.002	2	2	4	1,36	1,13	2,49	0,16	0,13	0,29	1,36	0,16	0,076	0,273	1,36	0,64	1,47	0,87	1,77	2	0,24	0,24	0,47	—
551	Lewis Morgan	sct SCO	MF,FW	Toronto FC	30	1.996	1	0	1	1,36	0,04	1,40	0,79	0,03	0,81	1,36	0,79	0,273	0,273	1,36	-0,36	0,73	-0,04	0,00	1	0,58	0,00	0,58	—
163	Mathieu Choinière	ca CAN	MF	LAFC	27	1.999	2	3	5	1,36	1,63	2,99	0,07	0,08	0,15	1,36	0,07	0,068	0,273	1,36	0,64	1,47	1,37	1,84	2	0,10	0,15	0,26	—
292	Matías Galarza	py PAR	MF,FW	Atlanta Utd	24	2.002	0	0	0	1,36	0,13	1,49	0,19	0,02	0,20	1,36	0,19	0,076	0,273	1,36	-1,36	0,00	-0,13	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
176	Matthew Corcoran	us USA	MF	Nashville SC	20	2.006	0	0	0	1,36	0,15	1,51	0,07	0,01	0,08	1,36	0,07	0,085	0,273	1,36	-1,36	0,00	-0,15	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
268	Nick Fernandez	us USA	MF	SJ Earthquakes	24	2.001	1	2	3	1,36	1,13	2,49	0,19	0,16	0,35	1,36	0,19	0,105	0,273	1,36	-0,36	0,73	0,87	1,77	1	0,14	0,28	0,42	—
885	Patrick Yazbek	au AUS	MF	Nashville SC	24	2.002	1	3	4	1,36	1,68	3,04	0,11	0,14	0,25	1,36	0,11	0,114	0,273	1,36	-0,36	0,73	1,32	1,78	1	0,08	0,24	0,32	—
41	Paul Arriola	us USA	MF,DF	Seattle Sounders	31	1.995	3	3	6	1,36	1,71	3,07	0,21	0,26	0,47	1,36	0,21	0,072	0,273	1,36	1,64	2,20	1,29	1,76	3	0,46	0,46	0,91	1
695	Santiago Rodríguez	uy URU	MF,FW	Columbus Crew	26	2.000	2	1	3	1,36	0,64	2,00	0,25	0,12	0,37	1,36	0,25	0,076	0,273	1,36	0,64	1,47	0,36	1,56	2	0,37	0,18	0,55	3
175	Theo Corbeanu	ca CAN	MF,FW	Toronto FC	24	2.002	2	4	6	1,36	2,21	3,57	0,14	0,22	0,36	1,36	0,14	0,072	0,273	1,36	0,64	1,47	1,79	1,81	2	0,20	0,40	0,60	7
286	Wayne Frederick	tt TRI	MF	Colorado Rapids	22	2.004	2	2	4	1,36	1,17	2,53	0,08	0,07	0,14	1,36	0,08	0,072	0,273	1,36	0,64	1,47	0,83	1,71	2	0,11	0,11	0,22	2
432	Benjamin Kikanovic	us USA	DF,MF	SJ Earthquakes	26	2.000	0	0	0	1,18	0,13	1,31	0,06	0,01	0,07	1,18	0,06	0,078	0,294	1,18	-1,18	0,00	-0,13	0,00	0	0,00	0,00	0,00	3
145	Casemiro	br BRA	DF,MF	Inter Miami	34	1.992	3	0	3	1,18	0,10	1,28	0,10	0,01	0,11	1,18	0,10	0,118	0,294	1,18	1,82	2,55	-0,10	0,00	3	0,25	0,00	0,25	1
744	David Schnegg	at AUT	DF	Charlotte	28	1.998	2	3	5	1,18	1,71	2,89	0,09	0,13	0,21	1,18	0,09	0,107	0,294	1,18	0,82	1,70	1,29	1,75	2	0,15	0,22	0,37	1
526	Enea Mihaj	al ALB	DF	Atlanta Utd	28	1.998	0	0	0	1,18	0,07	1,25	0,07	0,00	0,07	1,18	0,07	0,131	0,294	1,18	-1,18	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
88	Guilherme Biro	br BRA	DF	Austin FC	26	2.000	3	1	4	1,18	0,68	1,86	0,06	0,03	0,09	1,18	0,06	0,069	0,294	1,18	1,82	2,55	0,32	1,48	3	0,15	0,05	0,20	3
400	Jack Jasinski	us USA	DF,MF	SJ Earthquakes	22	2.003	1	0	1	1,18	0,08	1,26	0,14	0,01	0,15	1,18	0,14	0,131	0,294	1,18	-0,18	0,85	-0,08	0,00	1	0,12	0,00	0,12	1
675	Jayden Reid	us USA	DF	Sporting KC	25	2.001	0	0	0	1,18	0,07	1,25	0,10	0,01	0,11	1,18	0,10	0,168	0,294	1,18	-1,18	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
615	Jeison Palacios	co COL	DF	Nashville SC	32	1.994	1	1	2	1,18	0,65	1,83	0,06	0,03	0,09	1,18	0,06	0,091	0,294	1,18	-0,18	0,85	0,35	1,55	1	0,05	0,05	0,10	5

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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