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2025-2026
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Inglês (Premier League)  ·  2025-2026  ·  551 registros np 9.9% sot 30% pk 83.7% ast 68.5%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,82
xA ⚡ méd. 0,74
xG+xA ⚡ méd. 2,57
xG/90 ⚡ méd. 0,12
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,81
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 551
Premier League  ·  2025-2026
# 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
505
Leandro Trossard
be BEL FW,MF
Arsenal
30 1.994 6 6 12 5,41 3,35 8,76 0,24 0,15 0,39 5,41 0,24 0,102 0,361 5,41 0,59 1,11 2,65 1,79 6 0,27 0,27 0,54 5
540
Nick Woltemade
de GER FW,MF
Newcastle United
23 2.002 8 3 11 5,17 1,76 6,93 0,24 0,08 0,33 4,33 0,20 0,161 0,398 5,17 2,83 1,55 1,24 1,71 7 0,38 0,14 0,52 8
87
Casemiro
br BRA MF
Manchester Utd
33 1.992 9 2 11 5,16 1,44 6,60 0,18 0,05 0,23 5,16 0,18 0,099 0,287 5,16 3,84 1,74 0,56 1,39 9 0,32 0,07 0,39 5
158
Eberechi Eze
eng ENG MF,FW
Arsenal
27 1.998 7 2 9 5,16 1,43 6,59 0,26 0,07 0,33 5,16 0,26 0,091 0,287 5,16 1,84 1,36 0,57 1,40 7 0,35 0,10 0,45 1
538
Florian Wirtz
de GER MF
Liverpool
22 2.003 5 3 8 5,16 1,77 6,93 0,20 0,07 0,26 5,16 0,20 0,101 0,287 5,16 -0,16 0,97 1,23 1,69 5 0,19 0,11 0,30 2
44
Thierno Barry
fr FRA FW
Everton
22 2.002 8 0 8 5,05 0,30 5,35 0,24 0,01 0,25 5,05 0,24 0,133 0,361 5,05 2,95 1,58 -0,30 0,00 8 0,38 0,00 0,38 13
1
Brenden Aaronson
us USA MF,FW
Leeds United
24 2.000 4 5 9 4,87 2,70 7,57 0,18 0,10 0,28 4,87 0,18 0,104 0,287 4,87 -0,87 0,82 2,30 1,85 4 0,15 0,18 0,33 5
325
Mateus Mane
pt POR MF
Wolves
17 2.007 3 1 4 4,87 0,80 5,67 0,24 0,04 0,28 4,87 0,24 0,119 0,287 4,87 -1,87 0,62 0,20 1,25 3 0,15 0,05 0,20 2
330
Gabriel Martinelli
br BRA FW,MF
Arsenal
24 2.001 1 4 5 4,69 2,18 6,87 0,39 0,18 0,57 4,69 0,39 0,162 0,361 4,69 -3,69 0,21 1,82 1,83 1 0,08 0,33 0,42 5
368
Jacob Murphy
eng ENG FW,MF
Newcastle United
30 1.995 3 2 5 4,69 1,34 6,03 0,26 0,07 0,34 4,69 0,26 0,112 0,361 4,69 -1,69 0,64 0,66 1,49 3 0,17 0,11 0,28 5
532
Neco Williams
wls WAL DF
Nottingham Forest
24 2.001 2 3 5 4,62 1,81 6,43 0,13 0,05 0,18 4,62 0,13 0,100 0,243 4,62 -2,62 0,43 1,19 1,66 2 0,06 0,08 0,14 4
418
Tijjani Reijnders
nl NED MF
Manchester City
27 1.998 5 2 7 4,59 1,38 5,97 0,25 0,08 0,33 4,59 0,25 0,094 0,287 4,59 0,41 1,09 0,62 1,45 5 0,28 0,11 0,39 4
247
Gabriel Jesus
br BRA FW
Arsenal
28 1.997 3 0 3 4,33 0,15 4,48 0,91 0,03 0,94 4,33 0,91 0,228 0,361 4,33 -1,33 0,69 -0,15 0,00 3 0,63 0,00 0,63 7
395
William Osula
dk DEN FW
Newcastle United
21 2.003 7 0 7 4,33 0,19 4,52 0,48 0,02 0,50 4,33 0,48 0,188 0,361 4,33 2,67 1,62 -0,19 0,00 7 0,77 0,00 0,77 2
120
Kiernan Dewsbury-Hall
eng ENG MF
Everton
26 1.998 8 4 12 4,30 2,27 6,57 0,15 0,08 0,23 4,30 0,15 0,110 0,287 4,30 3,70 1,86 1,73 1,76 8 0,27 0,14 0,41 2
131
Jeremy Doku
be BEL MF,FW
Manchester City
23 2.002 5 5 10 4,30 2,78 7,08 0,22 0,14 0,36 4,30 0,22 0,110 0,287 4,30 0,70 1,16 2,22 1,80 5 0,25 0,25 0,50 3
229
Jack Hinshelwood
eng ENG MF
Brighton
20 2.005 4 3 7 4,30 1,80 6,10 0,22 0,09 0,32 4,30 0,22 0,116 0,287 4,30 -0,30 0,93 1,20 1,67 4 0,21 0,16 0,36 2
242
Alex Iwobi
ng NGA MF
Fulham
29 1.996 4 3 7 4,30 1,64 5,94 0,16 0,06 0,22 4,30 0,16 0,110 0,287 4,30 -0,30 0,93 1,36 1,83 4 0,15 0,11 0,26 1
480
Crysencio Summerville
nl NED MF,FW
West Ham United
23 2.001 5 2 7 4,30 1,44 5,74 0,16 0,05 0,21 4,30 0,16 0,080 0,287 4,30 0,70 1,16 0,56 1,39 5 0,18 0,07 0,26 6
401
Lucas Paquetá
br BRA MF,FW
West Ham United
27 1.997 4 1 5 4,25 0,69 4,94 0,25 0,04 0,29 2,58 0,15 0,185 0,387 4,25 -0,25 0,94 0,31 1,46 2 0,24 0,06 0,30 5
178
James Garner
eng ENG MF,DF
Everton
24 2.001 2 7 9 4,01 3,78 7,79 0,11 0,10 0,21 4,01 0,11 0,089 0,287 4,01 -2,01 0,50 3,22 1,85 2 0,05 0,18 0,24 0
189
Diego Alexander Gómez Amarilla
py PAR MF,FW
Brighton
22 2.003 5 1 6 4,01 0,85 4,86 0,17 0,04 0,21 4,01 0,17 0,096 0,287 4,01 0,99 1,25 0,15 1,18 5 0,21 0,04 0,25 1
436
Georginio Rutter
fr FRA MF,FW
Brighton
23 2.002 3 3 6 4,01 1,84 5,85 0,20 0,09 0,29 4,01 0,20 0,096 0,287 4,01 -1,01 0,75 1,16 1,63 3 0,15 0,15 0,30 11
457
Antoine Semenyo
gh GHA MF,FW
Manchester City
25 2.000 7 1 8 4,01 0,77 4,78 0,26 0,05 0,31 4,01 0,26 0,118 0,287 4,01 2,99 1,74 0,23 1,30 7 0,45 0,06 0,52 7
472
Tomáš Souček
cz CZE MF
West Ham United
30 1.995 5 0 5 4,01 0,21 4,22 0,16 0,01 0,17 4,01 0,16 0,154 0,287 4,01 0,99 1,25 -0,21 0,00 5 0,20 0,00 0,20 5

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 Premier League:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 9.9%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 83.7%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 68.5%

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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