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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
464
Marin Pongračić
hr CRO DF
Fiorentina
27 1.997 0 0 0 0,29 0,05 0,34 0,01 0,00 0,01 0,29 0,01 0,036 0,287 0,29 -0,29 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
518
Tobias Slotsager
dk DEN DF
Hellas Verona
19 2.006 0 0 0 0,29 0,02 0,31 0,06 0,00 0,06 0,29 0,06 0,095 0,287 0,29 -0,29 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
543
Nuno Tavares
pt POR DF
Lazio
25 2.000 0 0 0 0,29 0,13 0,42 0,02 0,01 0,03 0,29 0,02 0,018 0,287 0,29 -0,29 0,00 -0,13 0,00 0 0,00 0,00 0,00 6
607
Nadir Zortea
it ITA DF
Bologna
26 1.999 0 2 2 0,29 0,97 1,26 0,01 0,05 0,06 0,29 0,01 0,026 0,287 0,29 -0,29 0,00 1,03 2,06 0 0,00 0,10 0,10 1
12
Al-Musrati
ly LBY MF
Hellas Verona
29 1.996 0 1 1 0,25 0,54 0,79 0,03 0,06 0,08 0,25 0,03 0,028 0,251 0,25 -0,25 0,00 0,46 1,85 0 0,00 0,11 0,11 1
21
Faustino Anjorin
eng ENG MF
Torino
23 2.001 0 0 0 0,25 0,03 0,28 0,08 0,01 0,09 0,25 0,08 0,063 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
23
Juan Arizala
co COL MF
Udinese
19 2.005 0 0 0 0,25 0,01 0,26 0,12 0,00 0,12 0,25 0,12 0,251 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
33
Darryl Bakola
fr FRA MF
Sassuolo
17 2.007 0 1 1 0,25 0,50 0,75 0,18 0,35 0,53 0,25 0,18 0,084 0,251 0,25 -0,25 0,00 0,50 1,99 0 0,00 0,70 0,70 0
47
Reda Belahyane
ma MAR MF
Lazio
21 2.004 0 2 2 0,25 1,00 1,25 0,04 0,15 0,19 0,25 0,04 0,084 0,251 0,25 -0,25 0,00 1,00 1,99 0 0,00 0,30 0,30 0
57
Lorenzo Bernasconi
it ITA MF
Atalanta
21 2.003 0 3 3 0,25 1,45 1,70 0,01 0,08 0,10 0,25 0,01 0,028 0,251 0,25 -0,25 0,00 1,55 2,07 0 0,00 0,17 0,17 3
119
Michele Collocolo
it ITA MF
Cremonese
25 1.999 0 0 0 0,25 0,02 0,27 0,06 0,00 0,07 0,25 0,06 0,126 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
183
Nahuel Estévez
ar ARG MF
Parma
29 1.995 0 1 1 0,25 0,49 0,74 0,02 0,04 0,06 0,25 0,02 0,028 0,251 0,25 -0,25 0,00 0,51 2,05 0 0,00 0,09 0,09 0
184
Pervis Estupiñán
ec ECU MF
Milan
27 1.998 1 1 2 0,25 0,53 0,78 0,02 0,05 0,07 0,25 0,02 0,028 0,251 0,25 0,75 3,98 0,47 1,89 1 0,09 0,09 0,17 5
190
Jacopo Fazzini
it ITA MF,FW
Fiorentina
22 2.003 0 0 0 0,25 0,05 0,30 0,04 0,01 0,05 0,25 0,04 0,028 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
196
Romano Floriani
it ITA MF
Cremonese
22 2.003 0 1 1 0,25 0,52 0,77 0,02 0,04 0,06 0,25 0,02 0,050 0,251 0,25 -0,25 0,00 0,48 1,91 0 0,00 0,08 0,08 2
206
Remo Freuler
ch SUI MF
Bologna
33 1.992 1 2 3 0,25 0,95 1,20 0,01 0,04 0,05 0,25 0,01 0,031 0,251 0,25 0,75 3,98 1,05 2,10 1 0,04 0,08 0,12 1
233
Albert Grønbaek
dk DEN MF
Genoa
24 2.001 0 0 0 0,25 0,01 0,26 0,22 0,01 0,22 0,25 0,22 0,251 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
248
Emil Holm
se SWE MF
Juventus
25 2.000 0 0 0 0,25 0,04 0,29 0,10 0,02 0,11 0,25 0,10 0,050 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
251
Edoardo Iannoni
it ITA MF
Sassuolo
24 2.001 1 0 1 0,25 0,02 0,27 0,09 0,01 0,09 0,25 0,09 0,084 0,251 0,25 0,75 3,98 -0,02 0,00 1 0,35 0,00 0,35 1
316
Sandi Lovrić
si SVN MF
Udinese
27 1.998 0 1 1 0,25 0,49 0,74 0,14 0,28 0,41 0,25 0,14 0,084 0,251 0,25 -0,25 0,00 0,51 2,03 0 0,00 0,56 0,56 0
317
Sandi Lovrić
si SVN MF
Hellas Verona
27 1.998 0 0 0 0,25 0,01 0,26 0,07 0,00 0,08 0,25 0,07 0,126 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
318
Felipe Loyola
cl CHI MF
Pisa
24 2.000 1 0 1 0,25 0,05 0,30 0,04 0,01 0,05 0,25 0,04 0,028 0,251 0,25 0,75 3,98 -0,05 0,00 1 0,17 0,00 0,17 0
333
Youssef Maleh
ma MAR MF
Lecce
26 1.998 0 0 0 0,25 0,04 0,29 0,05 0,01 0,06 0,25 0,05 0,036 0,251 0,25 -0,25 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
354
Pasquale Mazzocchi
it ITA MF
Napoli
30 1.995 0 1 1 0,25 0,50 0,75 0,07 0,14 0,22 0,25 0,07 0,126 0,251 0,25 -0,25 0,00 0,50 2,01 0 0,00 0,29 0,29 1
364
Lennon Miller
sct SCO MF
Udinese
18 2.006 0 2 2 0,25 1,01 1,26 0,02 0,09 0,11 0,25 0,02 0,028 0,251 0,25 -0,25 0,00 0,99 1,99 0 0,00 0,18 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 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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