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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
84
Samuel Chukwueze
ng NGA MF
Milan
27 1.999 0 2 2 0,84 1,02 1,86 0,20 0,24 0,43 0,84 0,20 0,141 0,282 0,84 -0,84 0,00 0,98 1,96 0 0,00 0,47 0,47 1
99
Lassana Coulibaly
ml MLI MF,FW
Lecce
30 1.996 2 1 3 0,84 0,58 1,42 0,17 0,12 0,28 0,84 0,17 0,141 0,282 0,84 1,16 2,37 0,42 1,72 2 0,40 0,20 0,60 —
119
Assane Diao
sn SEN MF
Como
21 2.005 2 1 3 0,84 0,55 1,39 0,23 0,15 0,37 0,84 0,23 0,084 0,282 0,84 1,16 2,37 0,45 1,82 2 0,54 0,27 0,80 —
147
Costantino Favasuli
it ITA MF
Napoli
22 2.004 0 1 1 0,84 0,50 1,34 1,21 0,71 1,91 0,84 1,21 0,282 0,282 0,84 -0,84 0,00 0,50 2,02 0 0,00 1,43 1,43 —
160
Davide Frattesi
it ITA MF
Lazio
26 1.999 3 0 3 0,84 0,05 0,89 0,20 0,01 0,21 0,84 0,20 0,106 0,282 0,84 2,16 3,55 -0,05 0,00 3 0,70 0,00 0,70 —
173
Farés Ghedjemis
dz ALG MF
Frosinone
24 2.002 0 0 0 0,84 0,06 0,90 0,40 0,03 0,42 0,84 0,40 0,121 0,282 0,84 -0,84 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
182
Nicolás González
ar ARG MF
Juventus
28 1.998 1 0 1 0,84 0,07 0,91 0,34 0,03 0,36 0,84 0,34 0,094 0,282 0,84 0,16 1,18 -0,07 0,00 1 0,40 0,00 0,40 —
227
Manu Koné
fr FRA MF
Roma
25 2.001 2 0 2 0,84 0,05 0,89 0,24 0,01 0,25 0,84 0,24 0,141 0,282 0,84 1,16 2,37 -0,05 0,00 2 0,56 0,00 0,56 —
255
Douglas Luiz
br BRA MF
Juventus
28 1.998 0 0 0 0,84 0,09 0,93 0,18 0,02 0,20 0,84 0,18 0,077 0,282 0,84 -0,84 0,00 -0,09 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
285
Junior Messias
br BRA MF
Genoa
35 1.991 0 0 0 0,84 0,06 0,90 0,36 0,03 0,38 0,84 0,36 0,077 0,282 0,84 -0,84 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
296
Rodrigo Mora
pt POR MF
Roma
19 2.007 1 0 1 0,84 0,07 0,91 0,44 0,04 0,48 0,84 0,44 0,094 0,282 0,84 0,16 1,18 -0,07 0,00 1 0,53 0,00 0,53 1
297
Diego Moreira
be BEL MF
Milan
22 2.004 3 0 3 0,84 0,04 0,88 0,60 0,03 0,62 0,84 0,60 0,169 0,282 0,84 2,16 3,55 -0,04 0,00 3 2,13 0,00 2,13 —
391
Éderson Silva
br BRA MF
Atalanta
27 1.999 1 0 1 0,84 0,03 0,87 0,18 0,01 0,19 0,84 0,18 0,169 0,282 0,84 0,16 1,18 -0,03 0,00 1 0,22 0,00 0,22 —
417
Kristian Thorstvedt
no NOR MF
Sassuolo
27 1.999 0 0 0 0,84 0,07 0,91 0,34 0,03 0,37 0,84 0,34 0,121 0,282 0,84 -0,84 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
431
Vitinha
pt POR MF
Genoa
26 2.000 0 0 0 0,84 0,05 0,89 0,34 0,02 0,35 0,84 0,34 0,106 0,282 0,84 -0,84 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
100
Yan Couto
br BRA DF
Como
24 2.002 0 1 1 0,77 0,52 1,29 0,17 0,11 0,28 0,77 0,17 0,129 0,258 0,77 -0,77 0,00 0,48 1,93 0 0,00 0,22 0,22 1
253
Lorenzo Lucchesi
it ITA DF
Monza
23 2.003 0 0 0 0,77 0,04 0,81 0,17 0,01 0,17 0,77 0,17 0,194 0,258 0,77 -0,77 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
52
Ange-Yoan Bonny
ci CIV FW
Inter
22 2.003 1 0 1 0,66 0,02 0,68 0,84 0,03 0,87 0,66 0,84 0,221 0,331 0,66 0,34 1,51 -0,02 0,00 1 1,27 0,00 1,27 —
107
Keinan Davis
eng ENG FW
Udinese
28 1.998 0 2 2 0,66 1,03 1,69 0,23 0,36 0,59 0,66 0,23 0,110 0,331 0,66 -0,66 0,00 0,97 1,94 0 0,00 0,70 0,70 2
139
Sebastiano Esposito
it ITA FW
Sassuolo
24 2.002 1 0 1 0,66 0,04 0,70 0,43 0,02 0,45 0,66 0,43 0,166 0,331 0,66 0,34 1,51 -0,04 0,00 1 0,64 0,00 0,64 —
217
Moise Kean
it ITA FW
Fiorentina
26 2.000 0 0 0 0,66 0,02 0,68 2,13 0,05 2,17 0,66 2,13 0,331 0,331 0,66 -0,66 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
235
Sandro Kulenović
hr CRO FW
Torino
26 1.999 1 0 1 0,66 0,02 0,68 0,99 0,03 1,02 0,66 0,99 0,221 0,331 0,66 0,34 1,51 -0,02 0,00 1 1,50 0,00 1,50 —
328
Milutin Osmajić
me MNE FW
Genoa
27 1.999 2 0 2 0,66 0,03 0,69 0,20 0,01 0,21 0,66 0,20 0,110 0,331 0,66 1,34 3,02 -0,03 0,00 2 0,60 0,00 0,60 —
341
Mateo Pellegrino
ar ARG FW
Fiorentina
25 2.001 2 0 2 0,66 0,04 0,70 0,17 0,01 0,18 0,66 0,17 0,133 0,331 0,66 1,34 3,02 -0,04 0,00 2 0,51 0,00 0,51 1
347
Roberto Piccoli
it ITA FW
Bologna
25 2.001 1 0 1 0,66 0,06 0,72 0,17 0,01 0,18 0,66 0,17 0,066 0,331 0,66 0,34 1,51 -0,06 0,00 1 0,25 0,00 0,25 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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