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2026-2027
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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
370
Alessandro Romano
it ITA MF
Cagliari
20 2.006 1 0 1 1,41 0,06 1,47 0,29 0,01 0,30 1,41 0,29 0,201 0,282 1,41 -0,41 0,71 -0,06 0,00 1 0,20 0,00 0,20 —
198
Rasmus Højlund
dk DEN FW
Napoli
23 2.003 2 0 2 1,33 0,06 1,39 0,33 0,01 0,35 1,33 0,33 0,166 0,331 1,33 0,67 1,51 -0,06 0,00 2 0,50 0,00 0,50 4
361
Gonçalo Ramos
pt POR FW
Milan
25 2.001 1 1 2 1,33 0,59 1,92 0,27 0,12 0,39 1,33 0,27 0,095 0,331 1,33 -0,33 0,75 0,41 1,68 1 0,20 0,20 0,41 1
385
Gianluca Scamacca
it ITA FW
Atalanta
27 1.999 1 0 1 1,33 0,04 1,37 0,46 0,01 0,48 1,33 0,46 0,221 0,331 1,33 -0,33 0,75 -0,04 0,00 1 0,35 0,00 0,35 3
434
Cristian Volpato
au AUS FW
Sassuolo
22 2.003 1 0 1 1,33 0,05 1,38 0,65 0,02 0,68 1,33 0,65 0,265 0,331 1,33 -0,33 0,75 -0,05 0,00 1 0,49 0,00 0,49 1
32
Martin Baturina
hr CRO MF
Como
23 2.003 2 1 3 1,13 0,56 1,69 0,38 0,19 0,57 1,13 0,38 0,102 0,282 1,13 0,87 1,78 0,44 1,80 2 0,68 0,34 1,02 —
47
Samuele Birindelli
it ITA MF
Monza
27 1.999 0 2 2 1,13 1,10 2,23 0,23 0,22 0,45 1,13 0,23 0,188 0,282 1,13 -1,13 0,00 0,90 1,81 0 0,00 0,41 0,41 4
93
Andrea Colpani
it ITA MF,FW
Monza
27 1.999 1 0 1 1,13 0,06 1,19 0,40 0,02 0,42 1,13 0,40 0,188 0,282 1,13 -0,13 0,89 -0,06 0,00 1 0,36 0,00 0,36 1
130
Paulo Dybala
ar ARG MF,FW
Roma
32 1.993 0 4 4 1,13 2,11 3,24 0,25 0,47 0,72 1,13 0,25 0,063 0,282 1,13 -1,13 0,00 1,89 1,89 0 0,00 0,89 0,89 1
133
Jurgen Ekkelenkamp
nl NED MF
Udinese
26 2.000 2 1 3 1,13 0,60 1,73 0,23 0,13 0,36 1,13 0,23 0,080 0,282 1,13 0,87 1,78 0,40 1,66 2 0,42 0,21 0,62 —
366
Jay Robinson
eng ENG MF
Monza
19 2.007 1 0 1 1,13 0,06 1,19 0,44 0,02 0,46 1,13 0,44 0,188 0,282 1,13 -0,13 0,89 -0,06 0,00 1 0,39 0,00 0,39 —
55
Gabriele Bracaglia
it ITA DF
Frosinone
23 2.003 1 1 2 1,03 0,54 1,57 0,22 0,12 0,34 1,03 0,22 0,147 0,258 1,03 -0,03 0,97 0,46 1,84 1 0,22 0,22 0,43 1
4
Ché Adams
sct SCO FW
Torino
30 1.996 2 0 2 0,99 0,02 1,01 0,46 0,01 0,47 0,99 0,46 0,331 0,331 0,99 1,01 2,01 -0,02 0,00 2 0,93 0,00 0,93 —
54
Kieron Bowie
sct SCO FW
Sassuolo
24 2.002 1 0 1 0,99 0,09 1,08 0,30 0,03 0,33 0,99 0,30 0,110 0,331 0,99 0,01 1,01 -0,09 0,00 1 0,31 0,00 0,31 1
71
Matteo Cancellieri
it ITA FW
Lazio
24 2.002 1 0 1 0,99 0,05 1,04 0,31 0,01 0,32 0,99 0,31 0,142 0,331 0,99 0,01 1,01 -0,05 0,00 1 0,31 0,00 0,31 —
216
Moise Kean
it ITA FW
Como
26 2.000 0 1 1 0,99 0,50 1,49 0,67 0,34 1,01 0,99 0,67 0,249 0,331 0,99 -0,99 0,00 0,50 1,98 0 0,00 0,68 0,68 1
225
Randal Kolo Muani
fr FRA FW
Juventus
27 1.998 0 1 1 0,99 0,57 1,56 0,20 0,11 0,31 0,99 0,20 0,090 0,331 0,99 -0,99 0,00 0,43 1,75 0 0,00 0,20 0,20 3
234
Nikola Krstović
me MNE FW
Atalanta
26 2.000 1 0 1 0,99 0,04 1,03 0,46 0,02 0,48 0,99 0,46 0,166 0,331 0,99 0,01 1,01 -0,04 0,00 1 0,47 0,00 0,47 —
283
Paul Mendy
sn SEN FW
Cagliari
19 2.007 1 0 1 0,99 0,08 1,07 0,25 0,02 0,27 0,99 0,25 0,110 0,331 0,99 0,01 1,01 -0,08 0,00 1 0,25 0,00 0,25 7
315
Alieu Njie
se SWE FW,MF
Fiorentina
21 2.005 0 0 0 0,99 0,05 1,04 0,38 0,02 0,40 0,99 0,38 0,166 0,331 0,99 -0,99 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
317
Tijjani Noslin
nl NED FW
Lazio
27 1.999 2 0 2 0,99 0,03 1,02 0,49 0,02 0,50 0,99 0,49 0,199 0,331 0,99 1,01 2,01 -0,03 0,00 2 0,98 0,00 0,98 2
9
Kerim Alajbegović
ba BIH MF
Juventus
19 2.007 0 0 0 0,84 0,08 0,92 0,33 0,03 0,36 0,84 0,33 0,084 0,282 0,84 -0,84 0,00 -0,08 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
16
Arthur Atta
fr FRA MF
Fiorentina
23 2.003 0 0 0 0,84 0,09 0,93 0,23 0,02 0,25 0,84 0,23 0,077 0,282 0,84 -0,84 0,00 -0,09 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
46
El Bilal Touré
ml MLI MF,FW
Parma
25 2.001 0 1 1 0,84 0,53 1,37 0,21 0,13 0,33 0,84 0,21 0,169 0,282 0,84 -0,84 0,00 0,47 1,88 0 0,00 0,24 0,24 1
66
Giacomo Calò
it ITA MF
Frosinone
29 1.997 1 1 2 0,84 0,55 1,39 0,18 0,12 0,29 0,84 0,18 0,106 0,282 0,84 0,16 1,18 0,45 1,81 1 0,21 0,21 0,42 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): 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
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