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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
146
Enrico Delprato
it ITA DF,MF
Parma
25 1.999 2 0 2 2,58 0,10 2,68 0,08 0,00 0,08 2,58 0,08 0,143 0,287 2,58 -0,58 0,78 -0,10 0,00 2 0,06 0,00 0,06 6
151
Giovanni Di Lorenzo
it ITA DF,MF
Napoli
31 1.993 2 1 3 2,58 0,67 3,25 0,10 0,03 0,13 2,58 0,10 0,103 0,287 2,58 -0,58 0,78 0,33 1,48 2 0,08 0,04 0,12 1
473
Jacobo Ramón
es ESP DF
Como
20 2.005 2 0 2 2,58 0,29 2,87 0,08 0,01 0,09 2,58 0,08 0,066 0,287 2,58 -0,58 0,78 -0,29 0,00 2 0,07 0,00 0,07 0
154
Assane Diao
sn SEN MF
Como
19 2.005 2 1 3 2,51 0,71 3,22 0,21 0,06 0,27 2,51 0,21 0,081 0,251 2,51 -0,51 0,80 0,29 1,41 2 0,17 0,08 0,25 3
282
Ismaël Koné
ca CAN MF
Sassuolo
23 2.002 6 0 6 2,51 0,17 2,68 0,08 0,01 0,09 2,51 0,08 0,109 0,251 2,51 3,49 2,39 -0,17 0,00 6 0,20 0,00 0,20 0
462
Tommaso Pobega
it ITA MF
Bologna
26 1.999 3 1 4 2,51 0,61 3,12 0,16 0,04 0,20 2,51 0,16 0,101 0,251 2,51 0,49 1,19 0,39 1,65 3 0,19 0,06 0,25 0
538
Kamaldeen Sulemana
gh GHA MF
Atalanta
23 2.002 2 1 3 2,51 0,63 3,14 0,22 0,06 0,28 2,51 0,22 0,101 0,251 2,51 -0,51 0,80 0,37 1,58 2 0,18 0,09 0,27 5
105
Valentín Castellanos
ar ARG FW
Lazio
26 1.998 2 3 5 2,44 1,63 4,07 0,32 0,21 0,53 2,44 0,32 0,122 0,305 2,44 -0,44 0,82 1,37 1,84 2 0,26 0,39 0,65 5
280
Semih Kılıçsoy
tr TUR FW
Cagliari
19 2.005 4 0 4 2,44 0,12 2,56 0,22 0,01 0,24 2,44 0,22 0,143 0,305 2,44 1,56 1,64 -0,12 0,00 4 0,37 0,00 0,37 2
312
Ademola Lookman
ng NGA FW,MF
Atalanta
27 1.997 2 0 2 2,44 0,18 2,62 0,28 0,02 0,30 2,44 0,28 0,090 0,305 2,44 -0,44 0,82 -0,18 0,00 2 0,23 0,00 0,23 4
357
Henrik Meister
dk DEN FW
Pisa
21 2.003 2 0 2 2,44 0,12 2,56 0,14 0,01 0,15 2,44 0,14 0,122 0,305 2,44 -0,44 0,82 -0,12 0,00 2 0,12 0,00 0,12 5
43
Alessandro Bastoni
it ITA DF
Inter
26 1.999 1 4 5 2,29 2,05 4,34 0,09 0,08 0,17 2,29 0,09 0,135 0,287 2,29 -1,29 0,44 1,95 1,95 1 0,04 0,16 0,20 0
336
Gianluca Mancini
it ITA DF
Roma
29 1.996 4 2 6 2,29 1,11 3,40 0,07 0,03 0,10 2,29 0,07 0,115 0,287 2,29 1,71 1,75 0,89 1,80 4 0,12 0,06 0,18 5
345
Guillermo Maripán
cl CHI DF
Torino
31 1.994 2 0 2 2,29 0,13 2,42 0,10 0,01 0,10 2,29 0,10 0,127 0,287 2,29 -0,29 0,87 -0,13 0,00 2 0,08 0,00 0,08 2
360
Junior Messias
br BRA MF
Genoa
34 1.991 3 1 4 2,27 0,59 2,86 0,30 0,08 0,38 1,51 0,20 0,120 0,325 2,27 0,73 1,32 0,41 1,68 2 0,39 0,13 0,53 0
44
Martin Baturina
hr CRO MF,FW
Como
22 2.003 6 3 9 2,26 1,65 3,91 0,13 0,09 0,22 2,26 0,13 0,081 0,251 2,26 3,74 2,65 1,35 1,82 6 0,34 0,17 0,52 0
178
Elif Elmas
mk MKD MF,FW
Napoli
25 1.999 1 3 4 2,26 1,66 3,92 0,11 0,08 0,20 2,26 0,11 0,084 0,251 2,26 -1,26 0,44 1,34 1,81 1 0,05 0,15 0,20 2
200
Michael Folorunsho
it ITA MF,FW
Cagliari
27 1.998 2 0 2 2,26 0,25 2,51 0,10 0,01 0,11 2,26 0,10 0,063 0,251 2,26 -0,26 0,88 -0,25 0,00 2 0,09 0,00 0,09 13
451
Máximo Perrone
ar ARG MF
Como
22 2.003 3 4 7 2,26 2,05 4,31 0,07 0,07 0,14 2,26 0,07 0,126 0,251 2,26 0,74 1,33 1,95 1,95 3 0,10 0,13 0,23 1
460
Jakub Piotrowski
pl POL MF
Udinese
27 1.997 1 1 2 2,26 0,73 2,99 0,12 0,04 0,16 2,26 0,12 0,063 0,251 2,26 -1,26 0,44 0,27 1,38 1 0,05 0,05 0,11 2
499
Lazar Samardzic
rs SRB MF
Atalanta
23 2.002 2 1 3 2,26 0,63 2,89 0,20 0,06 0,25 2,26 0,20 0,091 0,251 2,26 -0,26 0,88 0,37 1,58 2 0,17 0,09 0,26 1
593
Andre-Frank Zambo Anguissa
cm CMR MF
Napoli
29 1.995 4 1 5 2,26 0,66 2,92 0,16 0,05 0,21 2,26 0,16 0,098 0,251 2,26 1,74 1,77 0,34 1,52 4 0,29 0,07 0,36 0
598
Davide Zappacosta
it ITA MF
Atalanta
33 1.992 3 3 6 2,26 1,64 3,90 0,08 0,06 0,14 2,26 0,08 0,061 0,251 2,26 0,74 1,33 1,36 1,83 3 0,11 0,11 0,21 7
604
Edon Zhegrova
xk KVX MF
Juventus
26 1.999 0 0 0 2,26 0,15 2,41 0,53 0,03 0,57 2,26 0,53 0,119 0,251 2,26 -2,26 0,00 -0,15 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
522
Oumar Solet
fr FRA DF
Udinese
25 2.000 3 1 4 2,20 0,71 2,91 0,07 0,02 0,09 1,43 0,04 0,067 0,366 2,20 0,80 1,37 0,29 1,42 2 0,09 0,03 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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