Home  ›  Premier League  ›  Jogadores · Produção Ofensiva
2025-2026
 Premier League / Jogadores / Produção Ofensiva

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
110
Mikkel Damsgaard
dk DEN MF
Brentford
25 2.000 4 4 8 3,15 2,21 5,36 0,14 0,10 0,23 3,15 0,14 0,109 0,287 3,15 0,85 1,27 1,79 1,81 4 0,18 0,18 0,35 4
135
Patrick Dorgu
dk DEN MF
Manchester Utd
20 2.004 4 4 8 3,15 2,21 5,36 0,20 0,14 0,33 3,15 0,20 0,126 0,287 3,15 0,85 1,27 1,79 1,81 4 0,25 0,25 0,50 7
236
Omari Hutchinson
eng ENG MF
Nottingham Forest
21 2.003 1 5 6 3,15 2,61 5,76 0,17 0,14 0,31 3,15 0,17 0,126 0,287 3,15 -2,15 0,32 2,39 1,91 1 0,05 0,27 0,32 8
253
Joelinton
br BRA MF
Newcastle United
28 1.996 2 1 3 3,15 0,76 3,91 0,15 0,04 0,18 3,15 0,15 0,099 0,287 3,15 -1,15 0,63 0,24 1,31 2 0,09 0,05 0,14 1
276
Joshua King 2007
eng ENG MF
Fulham
18 2.007 1 2 3 3,15 1,10 4,25 0,22 0,08 0,29 3,15 0,22 0,121 0,287 3,15 -2,15 0,32 0,90 1,83 1 0,07 0,14 0,21 3
353
Yankuba Minteh
gm GAM MF
Brighton
21 2.004 3 4 7 3,15 2,33 5,48 0,12 0,09 0,21 3,15 0,12 0,077 0,287 3,15 -0,15 0,95 1,67 1,72 3 0,11 0,15 0,26 10
408
Yeremi Pino
es ESP MF,FW
Crystal Palace
22 2.002 2 2 4 3,15 1,27 4,42 0,14 0,06 0,19 3,15 0,14 0,070 0,287 3,15 -1,15 0,63 0,73 1,57 2 0,09 0,09 0,17 10
448
Sávio
br BRA MF
Manchester City
21 2.004 1 1 2 3,15 0,65 3,80 0,34 0,07 0,41 3,15 0,34 0,158 0,287 3,15 -2,15 0,32 0,35 1,53 1 0,11 0,11 0,22 4
467
Emile Smith Rowe
eng ENG MF
Fulham
25 2.000 3 0 3 3,15 0,24 3,39 0,15 0,01 0,16 3,15 0,15 0,088 0,287 3,15 -0,15 0,95 -0,24 0,00 3 0,14 0,00 0,14 3
34
Taiwo Awoniyi
ng NGA FW
Nottingham Forest
27 1.997 4 1 5 2,89 0,60 3,49 0,53 0,11 0,64 2,89 0,53 0,192 0,361 2,89 1,11 1,39 0,40 1,67 4 0,73 0,18 0,91 6
283
Charalampos Kostoulas
gr GRE FW
Brighton
18 2.007 2 1 3 2,89 0,67 3,56 0,70 0,16 0,87 2,89 0,70 0,137 0,361 2,89 -0,89 0,69 0,33 1,49 2 0,49 0,24 0,73 4
35
Yasin Ayari
se SWE MF
Brighton
21 2.003 3 3 6 2,87 1,83 4,70 0,13 0,09 0,22 2,87 0,13 0,070 0,287 2,87 0,13 1,05 1,17 1,64 3 0,14 0,14 0,28 0
232
Callum Hudson-Odoi
eng ENG MF
Nottingham Forest
24 2.000 3 4 7 2,87 2,17 5,04 0,14 0,11 0,25 2,87 0,14 0,096 0,287 2,87 0,13 1,05 1,83 1,84 3 0,15 0,20 0,34 2
273
Kevin 2003
br BRA MF
Fulham
22 2.003 1 1 2 2,87 0,63 3,50 0,25 0,05 0,30 2,87 0,25 0,115 0,287 2,87 -1,87 0,35 0,37 1,59 1 0,09 0,09 0,17 3
465
Xavi Simons
nl NED MF,FW
Tottenham Hotspur
22 2.003 2 5 7 2,87 2,80 5,67 0,15 0,14 0,29 2,87 0,15 0,068 0,287 2,87 -0,87 0,70 2,20 1,79 2 0,10 0,26 0,36 0
483
Chemsdine Talbi
ma MAR MF,FW
Sunderland
20 2.005 4 1 5 2,87 0,67 3,54 0,17 0,04 0,20 2,87 0,17 0,115 0,287 2,87 1,13 1,40 0,33 1,49 4 0,23 0,06 0,29 2
123
Habib Diarra
sn SEN MF
Sunderland
21 2.004 2 2 4 2,84 1,16 4,00 0,18 0,07 0,26 2,01 0,13 0,109 0,355 2,84 -0,84 0,70 0,84 1,72 1 0,13 0,13 0,26 3
30
Adam Armstrong
eng ENG FW,MF
Wolves
28 1.997 2 2 4 2,64 1,10 3,74 0,21 0,09 0,30 1,80 0,14 0,147 0,440 2,64 -0,64 0,76 0,90 1,81 1 0,16 0,16 0,32 5
220
Hwang Hee-chan
kr KOR FW,MF
Wolves
29 1.996 2 2 4 2,64 1,11 3,75 0,16 0,07 0,23 1,80 0,11 0,139 0,440 2,64 -0,64 0,76 0,89 1,80 1 0,12 0,12 0,25 9
9
Amine Adli
ma MAR MF
Bournemouth
25 2.000 3 1 4 2,58 0,64 3,22 0,21 0,05 0,27 2,58 0,21 0,129 0,287 2,58 0,42 1,16 0,36 1,55 3 0,25 0,08 0,33 5
196
Pascal Groß
de GER MF
Brighton
34 1.991 1 3 4 2,58 1,64 4,22 0,14 0,09 0,23 2,58 0,14 0,143 0,287 2,58 -1,58 0,39 1,36 1,83 1 0,06 0,17 0,22 4
287
Mohammed Kudus
gh GHA MF,FW
Tottenham Hotspur
24 2.000 2 5 7 2,58 2,67 5,25 0,15 0,16 0,31 2,58 0,15 0,099 0,287 2,58 -0,58 0,78 2,33 1,87 2 0,12 0,29 0,41 10
399
João Palhinha
pt POR MF
Tottenham Hotspur
30 1.995 5 2 7 2,58 1,25 3,83 0,11 0,05 0,16 2,58 0,11 0,078 0,287 2,58 2,42 1,94 0,75 1,60 5 0,20 0,08 0,29 0
487
Loum Tchaouna
fr FRA MF,FW
Burnley
21 2.003 2 1 3 2,58 0,67 3,25 0,18 0,05 0,23 2,58 0,18 0,112 0,287 2,58 -0,58 0,78 0,33 1,50 2 0,14 0,07 0,21 1
550
Martín Zubimendi
es ESP MF
Arsenal
26 1.999 5 1 6 2,58 0,70 3,28 0,08 0,02 0,10 2,58 0,08 0,096 0,287 2,58 2,42 1,94 0,30 1,42 5 0,15 0,03 0,18 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 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
© 2026 TheScouter  ·  Stats Engine v6.1  ·  Premier League  ·  2025-2026  ·  Jogadores / Produção Ofensiva  ·  ⚡ xG · xA · xGOT · xGA · npxG