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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
198
Youssouf Fofana
fr FRA MF
Milan
26 1.999 2 3 5 4,53 1,71 6,24 0,18 0,07 0,25 4,53 0,18 0,101 0,251 4,53 -2,53 0,44 1,29 1,75 2 0,08 0,12 0,20 0
527
Matìas Soulé
ar ARG MF,FW
Roma
22 2.003 6 5 11 4,53 2,79 7,32 0,19 0,12 0,31 4,53 0,19 0,087 0,251 4,53 1,47 1,33 2,21 1,79 6 0,25 0,21 0,46 6
139
Kevin De Bruyne
be BEL MF
Napoli
34 1.991 5 2 7 4,30 1,17 5,47 0,33 0,09 0,42 2,01 0,16 0,159 0,391 4,30 0,70 1,16 0,83 1,70 2 0,39 0,15 0,54 4
103
Cesare Casadei
it ITA MF
Torino
22 2.003 6 0 6 4,27 0,25 4,52 0,19 0,01 0,20 4,27 0,19 0,122 0,251 4,27 1,73 1,40 -0,25 0,00 6 0,27 0,00 0,27 2
442
Pedro Eliezer Rodríguez Ledesma
es ESP FW,MF
Lazio
38 1.987 5 2 7 4,27 1,16 5,43 0,39 0,11 0,50 2,74 0,25 0,194 0,388 4,27 0,73 1,17 0,84 1,73 3 0,46 0,18 0,64 0
491
Jonathan Rowe
eng ENG MF,FW
Bologna
22 2.003 3 2 5 4,27 1,20 5,47 0,24 0,07 0,31 4,27 0,24 0,089 0,251 4,27 -1,27 0,70 0,80 1,67 3 0,17 0,11 0,28 4
566
Jamie Vardy
eng ENG FW
Cremonese
38 1.987 7 2 9 4,26 1,20 5,46 0,18 0,05 0,23 4,26 0,18 0,142 0,305 4,26 2,74 1,64 0,80 1,67 7 0,30 0,09 0,38 23
444
Lorenzo Pellegrini
it ITA MF
Roma
29 1.996 4 2 6 4,04 1,20 5,24 0,25 0,07 0,32 2,51 0,15 0,126 0,337 4,04 -0,04 0,99 0,80 1,67 2 0,25 0,12 0,37 5
140
Charles De Ketelaere
be BEL MF,FW
Atalanta
24 2.001 3 5 8 4,02 2,63 6,65 0,17 0,11 0,27 4,02 0,17 0,087 0,251 4,02 -1,02 0,75 2,37 1,90 3 0,12 0,21 0,33 3
355
Weston McKennie
us USA MF
Juventus
26 1.998 5 5 10 4,02 2,75 6,77 0,13 0,09 0,21 4,02 0,13 0,094 0,251 4,02 0,98 1,24 2,25 1,82 5 0,16 0,16 0,32 7
502
Alisson Santos
br BRA MF,FW
Napoli
22 2.002 4 0 4 4,02 0,22 4,24 0,43 0,02 0,46 4,02 0,43 0,139 0,251 4,02 -0,02 0,99 -0,22 0,00 4 0,43 0,00 0,43 1
406
Tijjani Noslin
nl NED FW
Lazio
26 1.999 4 2 6 3,96 1,26 5,22 0,31 0,10 0,41 3,96 0,31 0,113 0,305 3,96 0,04 1,01 0,74 1,59 4 0,31 0,16 0,47 5
56
Federico Bernardeschi
it ITA MF,FW
Bologna
31 1.994 4 2 6 3,78 1,14 4,92 0,28 0,08 0,36 3,02 0,22 0,097 0,291 3,78 0,22 1,06 0,86 1,75 3 0,30 0,15 0,44 2
37
Lameck Banda
zm ZAM MF,FW
Lecce
24 2.001 5 4 9 3,77 1,97 5,74 0,19 0,10 0,30 3,77 0,19 0,099 0,251 3,77 1,23 1,33 2,03 2,03 5 0,26 0,21 0,46 3
175
Jurgen Ekkelenkamp
nl NED MF
Udinese
25 2.000 5 3 8 3,77 1,65 5,42 0,16 0,07 0,22 3,77 0,16 0,114 0,251 3,77 1,23 1,33 1,35 1,82 5 0,21 0,12 0,33 3
550
Khéphren Thuram
fr FRA MF
Juventus
24 2.001 3 3 6 3,77 1,83 5,60 0,14 0,07 0,21 3,77 0,14 0,075 0,251 3,77 -0,77 0,80 1,17 1,64 3 0,11 0,11 0,22 3
71
Gennaro Borrelli
it ITA FW
Cagliari
25 2.000 5 1 6 3,65 0,68 4,33 0,26 0,05 0,31 3,65 0,26 0,122 0,305 3,65 1,35 1,37 0,32 1,48 5 0,35 0,07 0,42 5
396
Cyril Ngonge
be BEL FW
Torino
25 2.000 1 1 2 3,65 0,64 4,29 0,33 0,06 0,39 3,65 0,33 0,152 0,305 3,65 -2,65 0,27 0,36 1,56 1 0,09 0,09 0,18 6
310
Manuel Locatelli
it ITA MF
Juventus
27 1.998 1 2 3 3,53 1,32 4,85 0,11 0,04 0,15 2,77 0,08 0,077 0,251 3,02 -2,53 0,28 0,68 1,51 1 0,03 0,06 0,09 0
368
Henrikh Mkhitaryan
am ARM MF
Inter
36 1.989 4 1 5 3,52 0,81 4,33 0,20 0,05 0,25 3,52 0,20 0,082 0,251 3,52 0,48 1,14 0,19 1,24 4 0,23 0,06 0,29 3
410
M'Bala Nzola
ao ANG FW
Pisa
28 1.996 3 0 3 3,51 0,17 3,68 0,30 0,01 0,31 1,22 0,10 0,125 0,436 3,05 -0,51 0,85 -0,17 0,00 1 0,26 0,00 0,26 11
29
Yann Aurel Bisseck
de GER DF
Inter
24 2.000 3 1 4 3,44 0,67 4,11 0,16 0,03 0,19 3,44 0,16 0,138 0,287 3,44 -0,44 0,87 0,33 1,49 3 0,14 0,05 0,19 3
515
Leo Skiri Østigård
no NOR DF
Genoa
25 1.999 5 1 6 3,44 0,62 4,06 0,12 0,02 0,14 3,44 0,12 0,156 0,287 3,44 1,56 1,45 0,38 1,62 5 0,17 0,03 0,21 3
72
Kieron Bowie
sct SCO FW
Hellas Verona
22 2.002 4 0 4 3,35 0,24 3,59 0,25 0,02 0,27 3,35 0,25 0,101 0,305 3,35 0,65 1,19 -0,24 0,00 4 0,30 0,00 0,30 3
171
Éderson
br BRA MF
Atalanta
26 1.999 2 1 3 3,28 0,70 3,98 0,13 0,03 0,16 2,51 0,10 0,094 0,298 3,28 -1,28 0,61 0,30 1,43 1 0,08 0,04 0,12 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 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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