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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
544
Kenneth Taylor
nl NED MF
Lazio
23 2.002 3 2 5 1,51 1,11 2,62 0,10 0,07 0,17 1,51 0,10 0,094 0,251 1,51 1,49 1,99 0,89 1,80 3 0,19 0,13 0,32 1
41
Federico Baschirotto
it ITA DF
Cremonese
28 1.996 2 0 2 1,43 0,09 1,52 0,05 0,00 0,05 1,43 0,05 0,119 0,287 1,43 0,57 1,40 -0,09 0,00 2 0,07 0,00 0,07 1
366
Juan Miranda
es ESP DF
Bologna
25 2.000 1 3 4 1,43 1,43 2,86 0,05 0,05 0,10 1,43 0,05 0,110 0,287 1,43 -0,43 0,70 1,57 2,09 1 0,03 0,10 0,14 3
445
Luca Pellegrini
it ITA DF
Lazio
26 1.999 1 0 1 1,43 0,06 1,49 0,09 0,00 0,09 1,43 0,09 0,205 0,287 1,43 -0,43 0,70 -0,06 0,00 1 0,06 0,00 0,06 0
52
Adrian Benedyczak
pl POL FW
Parma
24 2.000 1 1 2 1,37 0,48 1,85 0,25 0,09 0,34 0,61 0,11 0,172 0,458 1,37 -0,37 0,73 0,52 2,07 0 0,18 0,18 0,37 1
88
Francesco Camarda
it ITA FW
Lecce
17 2.008 1 0 1 1,37 0,09 1,46 0,18 0,01 0,19 0,61 0,08 0,086 0,305 0,91 -0,37 0,73 -0,09 0,00 1 0,13 0,00 0,13 2
6
Michel Aebischer
ch SUI MF
Pisa
28 1.997 1 2 3 1,26 1,01 2,27 0,04 0,03 0,07 1,26 0,04 0,066 0,251 1,26 -0,26 0,80 0,99 1,98 1 0,03 0,06 0,09 0
39
Nicolò Barella
it ITA MF
Inter
28 1.997 3 8 11 1,26 4,12 5,38 0,04 0,15 0,19 1,26 0,04 0,036 0,251 1,26 1,74 2,39 3,88 1,94 3 0,11 0,29 0,39 4
50
Raoul Bellanova
it ITA MF
Atalanta
25 2.000 0 1 1 1,26 0,55 1,81 0,08 0,04 0,12 1,26 0,08 0,097 0,251 1,26 -1,26 0,00 0,45 1,81 0 0,00 0,07 0,07 2
54
Medon Berisha
al ALB MF
Lecce
21 2.003 2 3 5 1,26 1,45 2,71 0,13 0,15 0,28 1,26 0,13 0,052 0,251 1,26 0,74 1,59 1,55 2,06 2 0,21 0,31 0,52 1
165
Denzel Dumfries
nl NED MF
Inter
29 1.996 3 1 4 1,26 0,66 1,92 0,09 0,04 0,13 1,26 0,09 0,055 0,251 1,26 1,74 2,39 0,34 1,52 3 0,20 0,07 0,27 2
223
Gvidas Gineitis
lt LTU MF
Torino
21 2.004 0 1 1 1,26 0,66 1,92 0,06 0,03 0,10 1,26 0,06 0,047 0,251 1,26 -1,26 0,00 0,34 1,51 0 0,00 0,05 0,05 1
236
Miguel Gutiérrez
es ESP MF,DF
Napoli
24 2.001 1 1 2 1,26 0,60 1,86 0,08 0,04 0,11 1,26 0,08 0,084 0,251 1,26 -0,26 0,80 0,40 1,67 1 0,06 0,06 0,12 1
272
Hassane Kamara
ci CIV MF,DF
Udinese
31 1.994 0 2 2 1,26 1,06 2,32 0,06 0,05 0,11 1,26 0,06 0,079 0,251 1,26 -1,26 0,00 0,94 1,89 0 0,00 0,10 0,10 0
276
Mandela Keita
be BEL MF
Parma
23 2.002 1 1 2 1,26 0,53 1,79 0,04 0,02 0,05 1,26 0,04 0,079 0,251 1,26 -0,26 0,80 0,47 1,90 1 0,03 0,03 0,06 0
283
Manu Koné
fr FRA MF
Roma
24 2.001 2 3 5 1,26 1,60 2,86 0,05 0,06 0,10 1,26 0,05 0,060 0,251 1,26 0,74 1,59 1,40 1,88 2 0,07 0,11 0,18 2
351
Patrizio Masini
it ITA MF
Genoa
24 2.001 0 1 1 1,26 0,59 1,85 0,08 0,04 0,12 1,26 0,08 0,070 0,251 1,26 -1,26 0,00 0,41 1,70 0 0,00 0,06 0,06 0
353
Luca Mazzitelli
it ITA MF
Cagliari
29 1.995 2 2 4 1,26 1,04 2,30 0,15 0,12 0,27 1,26 0,15 0,084 0,251 1,26 0,74 1,59 0,96 1,93 2 0,23 0,23 0,47 0
367
Fabio Miretti
it ITA MF
Juventus
21 2.003 1 2 3 1,26 1,11 2,37 0,18 0,16 0,34 1,26 0,18 0,070 0,251 1,26 -0,26 0,80 0,89 1,81 1 0,15 0,29 0,44 0
388
Konan N'dri
ci CIV MF
Lecce
24 2.000 2 0 2 1,26 0,11 1,37 0,21 0,02 0,23 1,26 0,21 0,066 0,251 1,26 0,74 1,59 -0,11 0,00 2 0,33 0,00 0,33 2
461
Niccolò Pisilli
it ITA MF
Roma
20 2.004 2 4 6 1,26 2,06 3,32 0,09 0,14 0,23 1,26 0,09 0,066 0,251 1,26 0,74 1,59 1,94 1,94 2 0,14 0,28 0,42 2
472
Ylber Ramadani
al ALB MF
Lecce
29 1.996 1 0 1 1,26 0,19 1,45 0,04 0,01 0,04 1,26 0,04 0,037 0,251 1,26 -0,26 0,80 -0,19 0,00 1 0,03 0,00 0,03 0
562
Emanuele Valeri
it ITA MF,DF
Parma
26 1.998 0 2 2 1,26 1,00 2,26 0,04 0,03 0,08 1,26 0,04 0,055 0,251 1,26 -1,26 0,00 1,00 1,99 0 0,00 0,07 0,07 3
36
Tommaso Baldanzi
it ITA FW,MF
Roma
22 2.003 1 0 1 1,22 0,08 1,30 0,28 0,02 0,30 1,22 0,28 0,111 0,305 1,22 -0,22 0,82 -0,08 0,00 1 0,23 0,00 0,23 2
187
Alieu Fadera
gm GAM FW
Sassuolo
23 2.001 2 1 3 1,22 0,58 1,80 0,11 0,05 0,16 1,22 0,11 0,094 0,305 1,22 0,78 1,64 0,42 1,73 2 0,18 0,09 0,27 8

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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