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2026
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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
501
Josef Martínez
ve VEN FW
Columbus Crew
33 1.993 1 1 2 1,89 0,58 2,47 0,33 0,10 0,43 1,05 0,18 0,171 0,471 1,89 -0,89 0,53 0,42 1,71 0 0,17 0,17 0,35 4
220
Griffin Dorsey
us USA DF,MF
Orlando City
27 1.999 3 1 4 1,77 0,71 2,48 0,09 0,04 0,13 1,77 0,09 0,093 0,294 1,77 1,23 1,70 0,29 1,40 3 0,16 0,05 0,21 2
250
Lawrence Ennali
de GER DF,MF
Houston
24 2.002 3 3 6 1,77 1,64 3,41 0,07 0,06 0,13 1,77 0,07 0,098 0,294 1,77 1,23 1,70 1,36 1,83 3 0,12 0,12 0,24 3
691
Reid Roberts
us USA DF
SJ Earthquakes
22 2.003 3 0 3 1,77 0,11 1,88 0,08 0,00 0,08 1,77 0,08 0,147 0,294 1,77 1,23 1,70 -0,11 0,00 3 0,13 0,00 0,13 —
762
Armindo Sieb
de GER FW,MF
LAFC
23 2.003 1 0 1 1,76 0,09 1,85 0,49 0,02 0,51 1,76 0,49 0,160 0,352 1,76 -0,76 0,57 -0,09 0,00 1 0,28 0,00 0,28 —
514
Brendan McSorley
us USA FW
St. Louis City
24 2.002 1 0 1 1,76 0,08 1,84 0,87 0,04 0,91 1,76 0,87 0,195 0,352 1,76 -0,76 0,57 -0,08 0,00 1 0,49 0,00 0,49 1
455
Emmanuel Latte Lath
ci CIV FW
Atlanta Utd
27 1.999 2 2 4 1,76 1,15 2,91 0,17 0,11 0,29 1,76 0,17 0,070 0,352 1,76 0,24 1,14 0,85 1,75 2 0,20 0,20 0,40 10
446
Ezekiel Kwame Alladoh
gh GHA FW
Philadelphia
21 2.005 1 1 2 1,76 0,60 2,36 0,21 0,07 0,28 1,76 0,21 0,110 0,352 1,76 -0,76 0,57 0,40 1,66 1 0,12 0,12 0,24 2
545
Felipe Mora
cl CHI FW,MF
Portland Timbers
33 1.993 4 0 4 1,76 0,09 1,85 0,35 0,02 0,37 1,76 0,35 0,160 0,352 1,76 2,24 2,28 -0,09 0,00 4 0,80 0,00 0,80 4
805
Gonzalo Tapia 2002
cl CHI FW
Columbus Crew
24 2.002 1 1 2 1,76 0,60 2,36 0,84 0,29 1,12 1,76 0,84 0,135 0,352 1,76 -0,76 0,57 0,40 1,67 1 0,48 0,48 0,95 1
784
Noah Streit
ch SUI FW
CF Montréal
21 2.005 1 1 2 1,76 0,65 2,41 0,15 0,06 0,21 1,76 0,15 0,098 0,352 1,76 -0,76 0,57 0,35 1,53 1 0,08 0,08 0,17 4
105
Agustín Bouzat
ar ARG MF,FW
Houston
32 1.994 1 1 2 1,64 0,65 2,29 0,11 0,04 0,15 1,64 0,11 0,086 0,273 1,64 -0,64 0,61 0,35 1,53 1 0,07 0,07 0,14 2
891
Alhassan Yusuf
ng NGA MF
NE Revolution
26 2.000 5 2 7 1,64 1,21 2,85 0,08 0,06 0,14 1,64 0,08 0,082 0,273 1,64 3,36 3,05 0,79 1,66 5 0,24 0,10 0,34 —
30
Augustin Anello
it ITA MF,FW
Philadelphia
24 2.002 1 1 2 1,64 0,59 2,23 0,34 0,12 0,46 1,64 0,34 0,117 0,273 1,64 -0,64 0,61 0,41 1,71 1 0,21 0,21 0,41 6
423
Bernard Kamungo
tz TAN MF
FC Dallas
24 2.002 0 2 2 1,64 1,19 2,83 0,11 0,08 0,19 1,64 0,11 0,096 0,273 1,64 -1,64 0,00 0,81 1,68 0 0,00 0,14 0,14 2
851
David Vazquez
us USA MF,FW
San Diego FC
20 2.006 3 0 3 1,64 0,18 1,82 0,16 0,02 0,18 1,64 0,16 0,078 0,273 1,64 1,36 1,83 -0,18 0,00 3 0,30 0,00 0,30 2
844
Gerardo Valenzuela
us USA MF
FC Cincinnati
22 2.004 1 4 5 1,64 2,33 3,97 0,10 0,14 0,23 1,64 0,10 0,065 0,273 1,64 -0,64 0,61 1,67 1,71 1 0,06 0,23 0,29 1
635
Hugo Picard
fr FRA MF,FW
Columbus Crew
23 2.003 2 2 4 1,64 1,13 2,77 0,17 0,12 0,29 1,64 0,17 0,091 0,273 1,64 0,36 1,22 0,87 1,76 2 0,21 0,21 0,42 3
768
Jack Skahan
us USA MF,FW
SJ Earthquakes
28 1.998 2 2 4 1,64 1,11 2,75 0,21 0,14 0,36 1,64 0,21 0,149 0,273 1,64 0,36 1,22 0,89 1,79 2 0,26 0,26 0,52 3
785
Jared Stroud
us USA MF
D.C. United
30 1.996 1 0 1 1,64 0,08 1,72 0,29 0,01 0,31 1,64 0,29 0,164 0,273 1,64 -0,64 0,61 -0,08 0,00 1 0,18 0,00 0,18 2
50
Jeevan Badwal
ca CAN MF
Vancouver
20 2.006 1 2 3 1,64 1,10 2,74 0,11 0,07 0,19 1,64 0,11 0,136 0,273 1,64 -0,64 0,61 0,90 1,81 1 0,07 0,14 0,20 1
413
Malachi Jones
sl SLE MF
NYCFC
23 2.003 1 0 1 1,64 0,13 1,77 0,31 0,02 0,33 1,64 0,31 0,117 0,273 1,64 -0,64 0,61 -0,13 0,00 1 0,19 0,00 0,19 8
774
Mohammed Sofo
gh GHA MF,FW
RB New York
21 2.004 1 1 2 1,64 0,69 2,33 0,16 0,07 0,23 1,64 0,16 0,078 0,273 1,64 -0,64 0,61 0,31 1,45 1 0,10 0,10 0,20 3
832
Nectarios Triantis
gr GRE MF
Minnesota Utd
23 2.003 1 1 2 1,64 0,68 2,32 0,11 0,05 0,16 1,64 0,11 0,078 0,273 1,64 -0,64 0,61 0,32 1,47 1 0,07 0,07 0,13 —
132
Noel Caliskan
de GER MF
Real Salt Lake
26 2.000 1 4 5 1,64 2,32 3,96 0,06 0,09 0,15 1,64 0,06 0,061 0,273 1,64 -0,64 0,61 1,68 1,73 1 0,04 0,15 0,19 1

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
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