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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
47
Jean-Ricner Bellegarde
ht HAI MF,FW
Wolves
27 1.998 1 1 2 2,01 0,64 2,65 0,14 0,05 0,19 2,01 0,14 0,096 0,287 2,01 -1,01 0,50 0,36 1,55 1 0,07 0,07 0,14 0
80
Moisés Caicedo
ec ECU MF
Chelsea
23 2.001 3 1 4 2,01 0,68 2,69 0,06 0,02 0,09 2,01 0,06 0,074 0,287 2,01 0,99 1,49 0,32 1,47 3 0,10 0,03 0,13 0
96
Samuel Chukwueze
ng NGA MF
Fulham
26 1.999 3 4 7 2,01 2,01 4,02 0,17 0,17 0,34 2,01 0,17 0,080 0,287 2,01 0,99 1,49 1,99 1,99 3 0,25 0,33 0,58 3
174
Idrissa Gana Gueye
sn SEN MF
Everton
35 1.989 2 3 5 2,01 1,70 3,71 0,09 0,07 0,16 2,01 0,09 0,069 0,287 2,01 -0,01 1,00 1,30 1,77 2 0,09 0,13 0,22 0
177
Alejandro Garnacho
ar ARG MF
Chelsea
21 2.004 1 4 5 2,01 2,16 4,17 0,14 0,15 0,30 2,01 0,14 0,061 0,287 2,01 -1,01 0,50 1,84 1,85 1 0,07 0,28 0,35 2
186
João Gomes
br BRA MF
Wolves
24 2.001 1 1 2 2,01 0,63 2,64 0,06 0,02 0,08 2,01 0,06 0,106 0,287 2,01 -1,01 0,50 0,37 1,59 1 0,03 0,03 0,06 1
258
Curtis Jones
eng ENG MF,DF
Liverpool
24 2.001 1 2 3 2,01 1,10 3,11 0,09 0,05 0,14 2,01 0,09 0,091 0,287 2,01 -1,01 0,50 0,90 1,82 1 0,05 0,09 0,14 0
297
Jefferson Lerma
co COL MF,DF
Crystal Palace
30 1.994 0 2 2 2,01 1,08 3,09 0,10 0,06 0,16 2,01 0,10 0,106 0,287 2,01 -2,01 0,00 0,92 1,84 0 0,00 0,10 0,10 0
354
Tyrick Mitchell
eng ENG MF
Crystal Palace
25 1.999 1 2 3 2,01 1,08 3,09 0,06 0,03 0,09 2,01 0,06 0,106 0,287 2,01 -1,01 0,50 0,92 1,84 1 0,03 0,06 0,08 5
391
Amadou Onana
be BEL MF
Aston Villa
23 2.001 2 0 2 2,01 0,16 2,17 0,10 0,01 0,11 2,01 0,10 0,106 0,287 2,01 -0,01 1,00 -0,16 0,00 2 0,10 0,00 0,10 0
463
Bernardo Silva
pt POR MF
Manchester City
30 1.994 2 4 6 2,01 2,21 4,22 0,06 0,07 0,13 2,01 0,06 0,067 0,287 2,01 -0,01 1,00 1,79 1,81 2 0,06 0,13 0,19 5
493
Youri Tielemans
be BEL MF
Aston Villa
28 1.997 0 4 4 2,01 2,20 4,21 0,10 0,11 0,20 2,01 0,10 0,084 0,287 2,01 -2,01 0,00 1,80 1,82 0 0,00 0,19 0,19 1
82
Riccardo Calafiori
it ITA DF
Arsenal
23 2.002 1 2 3 1,95 1,23 3,18 0,10 0,07 0,17 1,95 0,10 0,061 0,243 1,95 -0,95 0,51 0,77 1,63 1 0,05 0,11 0,16 4
336
Konstantinos Mavropanos
gr GRE DF
West Ham United
27 1.997 3 0 3 1,95 0,19 2,14 0,07 0,01 0,08 1,95 0,07 0,085 0,243 1,95 1,05 1,54 -0,19 0,00 3 0,11 0,00 0,11 2
411
Pedro Porro
es ESP DF
Tottenham Hotspur
25 1.999 1 2 3 1,95 1,24 3,19 0,06 0,04 0,10 1,95 0,06 0,061 0,243 1,95 -0,95 0,51 0,76 1,61 1 0,03 0,06 0,10 1
474
Djed Spence
eng ENG DF,MF
Tottenham Hotspur
24 2.000 0 0 0 1,95 0,10 2,05 0,09 0,00 0,09 1,95 0,09 0,150 0,243 1,95 -1,95 0,00 -0,10 0,00 0 0,00 0,00 0,00 4
364
Rodrigo Muniz
br BRA FW
Fulham
24 2.001 1 1 2 1,80 0,67 2,47 0,16 0,06 0,22 1,80 0,16 0,056 0,361 1,80 -0,80 0,55 0,33 1,48 1 0,09 0,09 0,18 5
539
Yoane Wissa
cd COD FW
Newcastle United
28 1.996 1 0 1 1,80 0,11 1,91 0,31 0,02 0,32 1,80 0,31 0,139 0,361 1,80 -0,80 0,55 -0,11 0,00 1 0,17 0,00 0,17 4
6
Tyler Adams
us USA MF
Bournemouth
26 1.999 2 2 4 1,72 1,05 2,77 0,09 0,05 0,14 1,72 0,09 0,172 0,287 1,72 0,28 1,16 0,95 1,90 2 0,10 0,10 0,20 1
22
Ethan Ampadu
wls WAL MF
Leeds United
24 2.000 1 1 2 1,72 0,66 2,38 0,05 0,02 0,07 1,72 0,05 0,066 0,287 1,72 -0,72 0,58 0,34 1,51 1 0,03 0,03 0,06 0
72
Hugo Bueno
es ESP MF,DF
Wolves
22 2.002 1 2 3 1,72 1,09 2,81 0,07 0,04 0,11 1,72 0,07 0,108 0,287 1,72 -0,72 0,58 0,91 1,84 1 0,04 0,08 0,11 3
106
Josh Cullen
ie IRL MF
Burnley
29 1.996 2 2 4 1,72 1,06 2,78 0,10 0,06 0,17 1,72 0,10 0,156 0,287 1,72 0,28 1,16 0,94 1,89 2 0,12 0,12 0,24 0
145
Marcus Edwards
eng ENG MF,FW
Burnley
26 1.998 1 3 4 1,72 1,64 3,36 0,15 0,14 0,28 1,72 0,15 0,075 0,287 1,72 -0,72 0,58 1,36 1,83 1 0,08 0,25 0,34 1
187
Rodrigo Gomes
pt POR MF,FW
Wolves
22 2.003 3 0 3 1,72 0,15 1,87 0,16 0,01 0,18 1,72 0,16 0,086 0,287 1,72 1,28 1,74 -0,15 0,00 3 0,28 0,00 0,28 3
197
Brajan Gruda
de GER MF
Brighton
21 2.004 1 1 2 1,72 0,63 2,35 0,22 0,08 0,29 1,72 0,22 0,108 0,287 1,72 -0,72 0,58 0,37 1,59 1 0,13 0,13 0,25 2

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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