Home  ›  Serie a Italia  ›  Jogadores · Produção Ofensiva
2026-2027
 Serie a Italia / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Italiano (Serie a Italia)  ·  2026-2027  ·  454 registros np 9.7% sot 29.7% pk 60% ast 75.7%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,32
xA ⚡ méd. 0,14
xG+xA ⚡ méd. 0,46
xG/90 ⚡ méd. 0,17
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,32
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 454
Serie a Italia  ·  2026-2027
# 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
261
Donyell Malen
nl NED FW
Roma
27 1.999 6 0 6 3,31 0,16 3,47 0,87 0,04 0,92 3,31 0,87 0,166 0,331 3,31 2,69 1,81 -0,16 0,00 6 1,58 0,00 1,58 6
126
Anastasios Douvikas
gr GRE FW
Como
27 1.999 2 0 2 2,65 0,09 2,74 0,75 0,03 0,78 2,65 0,75 0,204 0,331 2,65 -0,65 0,75 -0,09 0,00 2 0,57 0,00 0,57 2
275
Franco Mastantuono
ar ARG FW,MF
Fiorentina
19 2.007 3 0 3 2,65 0,17 2,82 0,64 0,04 0,68 2,65 0,64 0,121 0,331 2,65 0,35 1,13 -0,17 0,00 3 0,72 0,00 0,72 —
440
Mattia Zaccagni
it ITA FW
Lazio
31 1.995 1 2 3 2,59 1,03 3,62 0,52 0,21 0,73 1,99 0,40 0,162 0,370 2,59 -1,59 0,39 0,97 1,94 0 0,20 0,40 0,61 1
3
Akor Adams
ng NGA FW
Venezia
26 2.000 1 0 1 2,32 0,12 2,44 0,51 0,03 0,53 2,32 0,51 0,136 0,331 2,32 -1,32 0,43 -0,12 0,00 1 0,22 0,00 0,22 6
371
José Romero
ar ARG FW
Parma
23 2.003 2 0 2 2,32 0,06 2,38 1,26 0,04 1,29 2,32 1,26 0,290 0,331 2,32 -0,32 0,86 -0,06 0,00 2 1,08 0,00 1,08 —
398
Matìas Soulé
ar ARG MF
Roma
23 2.003 2 1 3 2,25 0,62 2,87 0,73 0,20 0,93 2,25 0,73 0,141 0,282 2,25 -0,25 0,89 0,38 1,61 2 0,65 0,32 0,97 1
271
Lautaro Martínez
ar ARG FW
Inter
29 1.997 4 0 4 1,99 0,17 2,16 0,56 0,05 0,60 1,99 0,56 0,090 0,331 1,99 2,01 2,01 -0,17 0,00 4 1,12 0,00 1,12 3
359
Antonio Raimondo
it ITA FW
Frosinone
22 2.004 4 0 4 1,99 0,11 2,10 0,43 0,02 0,45 1,99 0,43 0,142 0,331 1,99 2,01 2,01 -0,11 0,00 4 0,87 0,00 0,87 5
38
Domenico Berardi
it ITA MF,FW
Sassuolo
32 1.994 1 0 1 1,97 0,09 2,06 0,83 0,04 0,87 1,97 0,83 0,219 0,282 1,97 -0,97 0,51 -0,09 0,00 1 0,42 0,00 0,42 1
425
Gustavo Varela
pt POR FW
Monza
21 2.005 4 0 4 1,93 0,11 2,04 0,52 0,03 0,55 1,33 0,36 0,175 0,385 1,93 2,07 2,08 -0,11 0,00 3 1,07 0,00 1,07 4
438
John Yeboah
ec ECU FW
Venezia
26 2.000 1 0 1 1,93 0,09 2,02 0,46 0,02 0,48 1,33 0,31 0,148 0,331 1,66 -0,93 0,52 -0,09 0,00 1 0,24 0,00 0,24 —
138
Francesco Esposito
it ITA FW
Inter
21 2.005 2 1 3 1,66 0,58 2,24 0,51 0,18 0,69 1,66 0,51 0,127 0,331 1,66 0,34 1,21 0,42 1,73 2 0,62 0,31 0,93 1
185
Idrissa Guèye
sn SEN FW
Udinese
20 2.006 1 0 1 1,66 0,08 1,74 0,84 0,04 0,88 1,66 0,84 0,166 0,331 1,66 -0,66 0,60 -0,08 0,00 1 0,51 0,00 0,51 —
240
Armand Lauriente
fr FRA FW,MF
Sassuolo
27 1.998 0 1 1 1,66 0,71 2,37 0,33 0,14 0,47 1,66 0,33 0,087 0,331 1,66 -1,66 0,00 0,29 1,41 0 0,00 0,20 0,20 3
418
Marcus Thuram
fr FRA FW
Inter
29 1.997 2 2 4 1,66 1,08 2,74 0,65 0,42 1,08 1,66 0,65 0,110 0,331 1,66 0,34 1,21 0,92 1,86 2 0,79 0,79 1,57 2
259
Daniel Maldini
it ITA MF,FW
Cagliari
24 2.001 3 0 3 1,44 0,09 1,53 0,36 0,02 0,38 0,84 0,21 0,144 0,361 1,44 1,56 2,08 -0,09 0,00 2 0,74 0,00 0,74 —
5
Vasilije Adžić
me MNE MF
Sassuolo
20 2.006 3 1 4 1,41 0,63 2,04 0,58 0,26 0,84 1,41 0,58 0,128 0,282 1,41 1,59 2,13 0,37 1,58 3 1,23 0,41 1,64 2
28
Nicolò Barella
it ITA MF
Inter
29 1.997 1 1 2 1,41 0,54 1,95 0,28 0,11 0,39 1,41 0,28 0,176 0,282 1,41 -0,41 0,71 0,46 1,85 1 0,20 0,20 0,40 —
41
Federico Bernardeschi
it ITA MF,FW
Bologna
32 1.994 1 0 1 1,41 0,07 1,48 0,35 0,02 0,37 1,41 0,35 0,117 0,282 1,41 -0,41 0,71 -0,07 0,00 1 0,25 0,00 0,25 1
96
Francisco Conceição
pt POR MF
Juventus
23 2.002 1 1 2 1,41 0,58 1,99 0,35 0,15 0,50 1,41 0,35 0,117 0,282 1,41 -0,41 0,71 0,42 1,72 1 0,25 0,25 0,50 2
214
Hassane Kamara
ci CIV MF
Udinese
32 1.994 2 1 3 1,41 0,56 1,97 0,29 0,12 0,41 1,41 0,29 0,156 0,282 1,41 0,59 1,42 0,44 1,78 2 0,42 0,21 0,63 —
237
Giorgi Kvernadze
ge GEO MF
Frosinone
23 2.003 3 1 4 1,41 0,60 2,01 0,29 0,12 0,42 1,41 0,29 0,101 0,282 1,41 1,59 2,13 0,40 1,67 3 0,62 0,21 0,83 3
264
Rolando Mandragora
it ITA MF
Torino
29 1.997 1 1 2 1,41 0,53 1,94 0,48 0,18 0,67 1,41 0,48 0,201 0,282 1,41 -0,41 0,71 0,47 1,87 1 0,34 0,34 0,69 —
337
Nico Paz
ar ARG MF
Como
22 2.004 1 1 2 1,41 0,67 2,08 0,30 0,15 0,45 1,41 0,30 0,052 0,282 1,41 -0,41 0,71 0,33 1,49 1 0,22 0,22 0,43 —

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): 9.7%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 29.7%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 60%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 75.7%

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
© 2026 TheScouter  ·  Stats Engine v6.1  ·  Serie a Italia  ·  2026-2027  ·  Jogadores / Produção Ofensiva  ·  ⚡ xG · xA · xGOT · xGA · npxG