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2025-2026
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Italiano (Serie a Italia)  ·  2025-2026  ·  609 registros np 8.9% sot 27.7% pk 76.4% ast 67.9%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,48
xA ⚡ méd. 0,58
xG+xA ⚡ méd. 2,06
xG/90 ⚡ méd. 0,13
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,46
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 609
Serie a Italia  ·  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
194
Lewis Ferguson
sct SCO MF
Bologna
25 1.999 1 0 1 0,50 0,08 0,58 0,03 0,00 0,03 0,50 0,03 0,039 0,251 0,50 0,50 1,99 -0,08 0,00 1 0,06 0,00 0,06 3
201
Niccolò Fortini
it ITA MF
Fiorentina
19 2.006 0 0 0 0,50 0,05 0,55 0,08 0,01 0,09 0,50 0,08 0,063 0,251 0,50 -0,50 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
225
Giovane
br BRA MF,FW
Napoli
21 2.003 0 1 1 0,50 0,55 1,05 0,13 0,15 0,28 0,50 0,13 0,056 0,251 0,50 -0,50 0,00 0,45 1,81 0 0,00 0,27 0,27 7
246
Malthe Hojholt
dk DEN MF
Pisa
24 2.001 0 0 0 0,50 0,02 0,52 0,05 0,00 0,06 0,50 0,05 0,126 0,251 0,50 -0,50 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
262
Ardon Jashari
ch SUI MF
Milan
23 2.002 0 1 1 0,50 0,52 1,02 0,06 0,07 0,13 0,50 0,06 0,072 0,251 0,50 -0,50 0,00 0,48 1,94 0 0,00 0,13 0,13 0
267
Þórir Jóhann Helgason
is ISL MF
Lecce
24 2.000 0 0 0 0,50 0,02 0,52 0,31 0,01 0,32 0,50 0,31 0,168 0,251 0,50 -0,50 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
268
Dennis Johnsen
no NOR MF,FW
Cremonese
27 1.998 1 1 2 0,50 0,52 1,02 0,12 0,12 0,24 0,50 0,12 0,101 0,251 0,50 0,50 1,99 0,48 1,91 1 0,23 0,23 0,46 1
299
Valentino Lazaro
at AUT MF
Torino
29 1.996 0 2 2 0,50 1,00 1,50 0,02 0,04 0,06 0,50 0,02 0,063 0,251 0,50 -0,50 0,00 1,00 2,00 0 0,00 0,08 0,08 1
331
Daniel Maldini
it ITA MF
Atalanta
23 2.001 0 0 0 0,50 0,05 0,55 0,17 0,02 0,19 0,50 0,17 0,063 0,251 0,50 -0,50 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
378
Nikola Moro
hr CRO MF
Bologna
27 1.998 2 0 2 0,50 0,13 0,63 0,03 0,01 0,03 0,50 0,03 0,024 0,251 0,50 1,50 3,98 -0,13 0,00 2 0,10 0,00 0,10 1
385
Yunus Musah
us USA MF
Atalanta
22 2.002 1 0 1 0,50 0,05 0,55 0,08 0,01 0,09 0,50 0,08 0,072 0,251 0,50 0,50 1,99 -0,05 0,00 1 0,16 0,00 0,16 2
395
Oumar Ngom
mr MTN MF
Lecce
21 2.004 0 0 0 0,50 0,03 0,53 0,05 0,00 0,06 0,50 0,05 0,101 0,251 0,50 -0,50 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
400
Hans Nicolussi Caviglia
it ITA MF
Parma
25 2.000 0 3 3 0,50 1,40 1,90 0,05 0,15 0,20 0,50 0,05 0,031 0,251 0,50 -0,50 0,00 1,60 2,14 0 0,00 0,31 0,31 0
412
Rafel Obrador
es ESP MF
Torino
21 2.004 1 3 4 0,50 1,46 1,96 0,04 0,12 0,16 0,50 0,04 0,072 0,251 0,50 0,50 1,99 1,54 2,05 1 0,08 0,24 0,32 1
423
Christian Ordoñez
ar ARG MF
Parma
21 2.004 1 0 1 0,50 0,06 0,56 0,04 0,00 0,05 0,50 0,04 0,050 0,251 0,50 0,50 1,99 -0,06 0,00 1 0,08 0,00 0,08 0
479
Devyne Rensch
nl NED MF
Roma
22 2.003 1 4 5 0,50 1,96 2,46 0,04 0,15 0,19 0,50 0,04 0,084 0,251 0,50 0,50 1,99 2,04 2,04 1 0,08 0,30 0,38 3
483
Sergi Roberto
es ESP MF
Como
33 1.992 0 0 0 0,50 0,05 0,55 0,08 0,01 0,09 0,50 0,08 0,072 0,251 0,50 -0,50 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
498
Álex Sala
es ESP MF
Lecce
24 2.001 0 1 1 0,50 0,46 0,96 0,27 0,25 0,52 0,50 0,27 0,126 0,251 0,50 -0,50 0,00 0,54 2,16 0 0,00 0,54 0,54 0
503
Jeremy Sarmiento
ec ECU MF
Cremonese
23 2.002 0 0 0 0,50 0,02 0,52 0,32 0,01 0,33 0,50 0,32 0,251 0,251 0,50 -0,50 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
536
Ibrahim Sulemana
gh GHA MF
Cagliari
22 2.003 1 0 1 0,50 0,08 0,58 0,05 0,01 0,06 0,50 0,05 0,046 0,251 0,50 0,50 1,99 -0,08 0,00 1 0,10 0,00 0,10 0
31
Leon Bailey
jm JAM FW
Roma
27 1.997 0 0 0 0,30 0,02 0,32 0,15 0,01 0,16 0,30 0,15 0,101 0,305 0,30 -0,30 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
76
Iker Bravo
es ESP FW
Udinese
20 2.005 1 0 1 0,30 0,03 0,33 0,13 0,01 0,14 0,30 0,13 0,076 0,305 0,30 0,70 3,28 -0,03 0,00 1 0,44 0,00 0,44 0
168
Edin Džeko
ba BIH FW
Fiorentina
39 1.986 0 0 0 0,30 0,02 0,32 0,11 0,01 0,12 0,30 0,11 0,076 0,305 0,30 -0,30 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
314
Lorran
br BRA FW
Pisa
19 2.006 1 0 1 0,30 0,02 0,32 0,22 0,01 0,23 0,30 0,22 0,101 0,305 0,30 0,70 3,28 -0,02 0,00 1 0,74 0,00 0,74 0
321
Romelu Lukaku
be BEL FW
Napoli
32 1.993 1 0 1 0,30 0,02 0,32 0,62 0,03 0,65 0,30 0,62 0,152 0,305 0,30 0,70 3,28 -0,02 0,00 1 2,05 0,00 2,05 0

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 Serie a Italia:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 8.9%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 27.7%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 76.4%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 67.9%

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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