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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
475
Anton Stach
de GER MF
Leeds United
26 1.998 5 3 8 4,01 1,82 5,83 0,15 0,07 0,22 4,01 0,15 0,073 0,287 4,01 0,99 1,25 1,18 1,65 5 0,19 0,11 0,30 0
116
Liam Delap
eng ENG FW
Chelsea
22 2.003 1 0 1 3,97 0,27 4,24 0,32 0,02 0,34 3,97 0,32 0,110 0,361 3,97 -2,97 0,25 -0,27 0,00 1 0,08 0,00 0,08 5
468
Dominic Solanke
eng ENG FW
Tottenham Hotspur
27 1.997 3 0 3 3,97 0,16 4,13 0,36 0,01 0,37 3,97 0,36 0,198 0,361 3,97 -0,97 0,76 -0,16 0,00 3 0,27 0,00 0,27 3
69
David Brooks
wls WAL MF
Bournemouth
28 1.997 1 3 4 3,73 1,84 5,57 0,28 0,14 0,42 3,73 0,28 0,078 0,287 3,73 -2,73 0,27 1,16 1,63 1 0,07 0,22 0,30 2
71
Emi Buendía
ar ARG MF
Aston Villa
28 1.996 6 2 8 3,73 1,41 5,14 0,19 0,07 0,26 3,73 0,19 0,076 0,287 3,73 2,27 1,61 0,59 1,41 6 0,31 0,10 0,41 1
92
Rayan Cherki
fr FRA MF
Manchester City
21 2.003 4 12 16 3,73 6,36 10,09 0,19 0,32 0,51 3,73 0,19 0,068 0,287 3,73 0,27 1,07 5,64 1,89 4 0,20 0,60 0,81 1
193
Ryan Gravenberch
nl NED MF
Liverpool
23 2.002 5 3 8 3,73 1,68 5,41 0,11 0,05 0,16 3,73 0,11 0,098 0,287 3,73 1,27 1,34 1,32 1,79 5 0,15 0,09 0,24 0
355
Kaoru Mitoma
jp JPN MF,FW
Brighton
28 1.997 3 1 4 3,73 0,76 4,49 0,19 0,04 0,23 3,73 0,19 0,116 0,287 3,73 -0,73 0,80 0,24 1,31 3 0,16 0,05 0,21 4
376
Pedro Neto
pt POR MF,FW
Chelsea
25 2.000 5 6 11 3,73 3,21 6,94 0,13 0,11 0,24 3,73 0,13 0,081 0,287 3,73 1,27 1,34 2,79 1,87 5 0,17 0,21 0,38 6
420
Declan Rice
eng ENG MF
Arsenal
26 1.999 4 5 9 3,73 2,76 6,49 0,11 0,08 0,19 3,73 0,11 0,093 0,287 3,73 0,27 1,07 2,24 1,81 4 0,12 0,15 0,26 1
454
Alex Scott
eng ENG MF
Bournemouth
21 2.003 3 1 4 3,73 0,83 4,56 0,12 0,03 0,14 3,73 0,12 0,085 0,287 3,73 -0,73 0,80 0,17 1,20 3 0,09 0,03 0,13 1
397
Nico O’Reilly
eng ENG DF,MF
Manchester City
20 2.005 5 3 8 3,65 1,81 5,46 0,12 0,06 0,19 3,65 0,12 0,089 0,243 3,65 1,35 1,37 1,19 1,66 5 0,17 0,10 0,27 1
477
Jørgen Strand Larsen
no NOR FW
Wolves
25 2.000 1 1 2 3,48 0,64 4,12 0,22 0,04 0,26 1,80 0,12 0,166 0,429 3,00 -2,48 0,29 0,36 1,55 0 0,06 0,06 0,13 9
314
Alexis Mac Allister
ar ARG MF
Liverpool
26 1.998 2 4 6 3,44 2,25 5,69 0,12 0,08 0,19 3,44 0,12 0,066 0,287 3,44 -1,44 0,58 1,75 1,78 2 0,07 0,14 0,20 0
342
John McGinn
sct SCO MF
Aston Villa
30 1.994 5 4 9 3,44 2,24 5,68 0,14 0,09 0,24 3,44 0,14 0,123 0,287 3,44 1,56 1,45 1,76 1,79 5 0,21 0,17 0,38 0
365
Daniel Muñoz
co COL MF
Crystal Palace
29 1.996 4 3 7 3,44 1,61 5,05 0,13 0,06 0,19 3,44 0,13 0,132 0,287 3,44 0,56 1,16 1,39 1,86 4 0,15 0,11 0,26 8
24
Elliot Anderson
eng ENG MF
Nottingham Forest
22 2.002 4 4 8 3,42 2,28 5,70 0,09 0,06 0,15 2,58 0,07 0,078 0,342 3,42 0,58 1,17 1,72 1,76 3 0,11 0,11 0,22 2
492
Malick Thiaw
de GER DF
Newcastle United
23 2.001 4 0 4 3,41 0,23 3,64 0,10 0,01 0,11 3,41 0,10 0,122 0,243 3,41 0,59 1,17 -0,23 0,00 4 0,12 0,00 0,12 2
515
Virgil van Dijk
nl NED DF
Liverpool
34 1.991 6 0 6 3,41 0,21 3,62 0,09 0,01 0,10 3,41 0,09 0,114 0,243 3,41 2,59 1,76 -0,21 0,00 6 0,16 0,00 0,16 1
316
Noni Madueke
eng ENG FW,MF
Arsenal
23 2.002 3 1 4 3,25 0,69 3,94 0,24 0,05 0,29 3,25 0,24 0,130 0,361 3,25 -0,25 0,92 0,31 1,46 3 0,22 0,07 0,30 4
322
Donyell Malen
nl NED FW,MF
Aston Villa
26 1.999 4 1 5 3,25 0,73 3,98 0,45 0,10 0,55 3,25 0,45 0,120 0,361 3,25 0,75 1,23 0,27 1,37 4 0,55 0,14 0,69 1
328
Omar Marmoush
eg EGY FW,MF
Manchester City
26 1.999 3 3 6 3,25 1,72 4,97 0,42 0,22 0,64 3,25 0,42 0,108 0,361 3,25 -0,25 0,92 1,28 1,74 3 0,39 0,39 0,77 6
541
Chris Wood
nz NZL FW
Nottingham Forest
33 1.991 3 0 3 3,25 0,18 3,43 0,32 0,02 0,34 3,25 0,32 0,141 0,361 3,25 -0,25 0,92 -0,18 0,00 3 0,30 0,00 0,30 4
549
Joshua Zirkzee
nl NED FW,MF
Manchester Utd
24 2.001 2 1 3 3,25 0,71 3,96 0,47 0,10 0,57 3,25 0,47 0,130 0,361 3,25 -1,25 0,62 0,29 1,41 2 0,29 0,14 0,43 1
263
Ferdi Kadioglu
tr TUR DF,MF
Brighton
25 1.999 1 0 1 3,16 0,23 3,39 0,09 0,01 0,10 3,16 0,09 0,113 0,243 3,16 -2,16 0,32 -0,23 0,00 1 0,03 0,00 0,03 7

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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