Home  ›  Mls  ›  Jogadores · Produção Ofensiva
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
Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
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
373
Rob Holding
eng ENG DF
Colorado Rapids
31 1.995 0 1 1 0,29 0,58 0,87 0,01 0,03 0,04 0,29 0,01 0,033 0,294 0,29 -0,29 0,00 0,42 1,72 0 0,00 0,05 0,05 1
860
Robert Voloder
ba BIH DF
RB New York
25 2.001 0 0 0 0,29 0,03 0,32 0,04 0,00 0,04 0,29 0,04 0,098 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
399
Robin Jansson
se SWE DF
Orlando City
34 1.991 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,01 0,00 0,01 0,29 0,01 0,294 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
653
Ryan Porteous
sct SCO DF
LAFC
27 1.999 0 0 0 0,29 0,09 0,38 0,01 0,00 0,02 0,29 0,01 0,027 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,09 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
858
Sam Vines
us USA DF
Houston
27 1.999 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,32 0,01 0,32 0,29 0,32 0,294 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
693
Stian Rode Gregersen
no NOR DF
Atlanta Utd
31 1.995 0 0 0 0,29 0,03 0,32 0,03 0,00 0,03 0,29 0,03 0,074 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
357
Stuart Hawkins
us USA DF
Seattle Sounders
20 2.006 1 0 1 0,29 0,05 0,34 0,03 0,00 0,03 0,29 0,03 0,059 0,294 0,29 0,71 3,40 -0,05 0,00 1 0,10 0,00 0,10 —
411
Tate Johnson
us USA DF
Vancouver
21 2.005 0 0 0 0,29 0,04 0,33 0,01 0,00 0,01 0,29 0,01 0,059 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
340
Teenage Hadebe
zw ZIM DF
FC Cincinnati
31 1.995 0 0 0 0,29 0,05 0,34 0,05 0,01 0,05 0,29 0,05 0,059 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
502
Thiago Martins
br BRA DF
NYCFC
31 1.995 0 0 0 0,29 0,03 0,32 0,01 0,00 0,01 0,29 0,01 0,098 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
70
Timo Baumgartl
de GER DF
St. Louis City
30 1.996 1 0 1 0,29 0,04 0,33 0,01 0,00 0,01 0,29 0,01 0,074 0,294 0,29 0,71 3,40 -0,04 0,00 1 0,04 0,00 0,04 1
664
Viktor Radojevic
rs SRB DF
CF Montréal
22 2.004 0 0 0 0,29 0,01 0,30 0,46 0,01 0,47 0,29 0,46 0,294 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
169
Will Cleary
us USA DF
Charlotte
23 2.003 1 1 2 0,29 0,55 0,84 0,03 0,06 0,10 0,29 0,03 0,147 0,294 0,29 0,71 3,40 0,45 1,80 1 0,12 0,12 0,23 —
315
Yeimar Gómez Andrade
co COL DF
Seattle Sounders
34 1.992 0 0 0 0,29 0,04 0,33 0,11 0,01 0,12 0,29 0,11 0,074 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
438
Žan Kolmanič
si SVN DF,MF
Austin FC
26 2.000 0 2 2 0,29 1,05 1,34 0,04 0,15 0,19 0,29 0,04 0,147 0,294 0,29 -0,29 0,00 0,95 1,90 0 0,00 0,29 0,29 —
307
Adrian Gill
us USA MF
Atlanta Utd
20 2.006 0 0 0 0,27 0,01 0,28 0,07 0,00 0,08 0,27 0,07 0,136 0,273 0,27 -0,27 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
591
Aiden O'Neill
au AUS MF
NYCFC
28 1.998 0 1 1 0,27 0,60 0,87 0,02 0,05 0,07 0,27 0,02 0,030 0,273 0,27 -0,27 0,00 0,40 1,66 0 0,00 0,08 0,08 —
758
Alexander Shaw
us USA MF
Inter Miami
18 2.008 1 0 1 0,27 0,02 0,29 0,23 0,02 0,24 0,27 0,23 0,136 0,273 0,27 0,73 3,66 -0,02 0,00 1 0,83 0,00 0,83 —
504
Alexandru Mățan
ro ROU MF
St. Louis City
27 1.999 0 4 4 0,27 2,09 2,36 0,04 0,34 0,38 0,27 0,04 0,039 0,273 0,27 -0,27 0,00 1,91 1,92 0 0,00 0,65 0,65 1
488
Alexis Manyoma
co COL MF
Colorado Rapids
23 2.003 1 0 1 0,27 0,03 0,30 0,10 0,01 0,11 0,27 0,10 0,068 0,273 0,27 0,73 3,66 -0,03 0,00 1 0,37 0,00 0,37 1
313
Aníbal Godoy
pa PAN MF
San Diego FC
36 1.990 1 1 2 0,27 0,55 0,82 0,02 0,03 0,05 0,27 0,02 0,055 0,273 0,27 0,73 3,66 0,45 1,82 1 0,06 0,06 0,11 2
263
Arnau Farnós
es ESP MF
NYCFC
23 2.003 0 0 0 0,27 0,02 0,29 0,15 0,01 0,16 0,27 0,15 0,136 0,273 0,27 -0,27 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
595
Braian Ojeda
py PAR MF
Orlando City
26 2.000 1 2 3 0,27 1,20 1,47 0,02 0,07 0,08 0,27 0,02 0,018 0,273 0,27 0,73 3,66 0,80 1,67 1 0,06 0,11 0,17 —
34
Brian Anunga
cm CMR MF
FC Cincinnati
30 1.996 0 0 0 0,27 0,02 0,29 0,04 0,00 0,04 0,27 0,04 0,136 0,273 0,27 -0,27 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
168
Caden Clark
us USA MF
Seattle Sounders
23 2.003 1 0 1 0,27 0,02 0,29 0,24 0,02 0,25 0,27 0,24 0,136 0,273 0,27 0,73 3,66 -0,02 0,00 1 0,87 0,00 0,87 —

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
© 2026 TheScouter  ·  Stats Engine v6.1  ·  Mls  ·  2026  ·  Jogadores / Produção Ofensiva  ·  ⚡ xG · xA · xGOT · xGA · npxG