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2025-2026
 Serie B Italia / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia)  ·  2025-2026  ·  638 registros np 8.8% sot 27.9% pk 79.4% ast 67.6%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,49
xA ⚡ méd. 0,58
xG+xA ⚡ méd. 2,07
xG/90 ⚡ méd. 0,13
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,47
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 638
Serie B 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
251
Davide Faraoni
it ITA MF,DF
Pescara
34 1.991 1 0 1 1,23 0,10 1,33 0,16 0,01 0,17 1,23 0,16 0,094 0,245 1,23 -0,23 0,81 -0,10 0,00 1 0,13 0,00 0,13 1
288
Andrea Ghion
it ITA MF
Empoli
26 2.000 0 1 1 1,23 0,61 1,84 0,06 0,03 0,10 1,23 0,06 0,068 0,245 1,23 -1,23 0,00 0,39 1,65 0 0,00 0,05 0,05 0
309
Emmanuel Gyasi
gh GHA MF
Palermo
32 1.994 0 0 0 1,23 0,10 1,33 0,12 0,01 0,13 1,23 0,12 0,088 0,245 1,23 -1,23 0,00 -0,10 0,00 0 0,00 0,00 0,00 6
315
Jonas Harder
it ITA MF
Padova
20 2.005 1 0 1 1,23 0,12 1,35 0,08 0,01 0,08 1,23 0,08 0,077 0,245 1,23 -0,23 0,81 -0,12 0,00 1 0,06 0,00 0,06 1
323
Rareş Ilie
ro ROU MF,FW
Empoli
23 2.003 1 4 5 1,23 2,02 3,25 0,09 0,14 0,23 1,23 0,09 0,077 0,245 1,23 -0,23 0,81 1,98 1,98 1 0,07 0,28 0,35 0
350
Rachid Kouda
it ITA MF
Mantova
23 2.002 1 1 2 1,23 0,64 1,87 0,10 0,05 0,15 1,23 0,10 0,051 0,245 1,23 -0,23 0,81 0,36 1,55 1 0,08 0,08 0,16 1
354
Justin Kumi
it ITA MF
Avellino
21 2.004 1 0 1 1,23 0,09 1,32 0,12 0,01 0,13 1,23 0,12 0,102 0,245 1,23 -0,23 0,81 -0,09 0,00 1 0,09 0,00 0,09 2
382
Luca Magnino
it ITA MF
Empoli
28 1.997 1 1 2 1,23 0,53 1,76 0,09 0,04 0,12 1,23 0,09 0,175 0,245 1,23 -0,23 0,81 0,47 1,90 1 0,07 0,07 0,14 0
418
Francesco Mezzoni
it ITA MF,DF
Virtus Entella
26 2.000 0 1 1 1,23 0,59 1,82 0,06 0,03 0,09 1,23 0,06 0,056 0,245 1,23 -1,23 0,00 0,41 1,69 0 0,00 0,05 0,05 2
443
Pedro Obiang
gq EQG MF
Monza
34 1.992 2 1 3 1,23 0,67 1,90 0,05 0,03 0,07 1,23 0,05 0,047 0,245 1,23 0,77 1,63 0,33 1,50 2 0,08 0,04 0,12 2
486
Nicholas Pierini
it ITA MF,FW
Sampdoria
27 1.998 2 1 3 1,23 0,54 1,77 0,19 0,08 0,27 1,23 0,19 0,082 0,245 1,23 0,77 1,63 0,46 1,85 2 0,31 0,15 0,46 2
495
Kevin Piscopo
it ITA MF
Bari
28 1.998 3 0 3 1,23 0,06 1,29 0,11 0,01 0,12 1,23 0,11 0,123 0,245 1,23 1,77 2,44 -0,06 0,00 3 0,28 0,00 0,28 0
508
Niklas Pyyhtiä
fi FIN MF
Modena
22 2.003 0 0 0 1,23 0,16 1,39 0,10 0,01 0,11 1,23 0,10 0,051 0,245 1,23 -1,23 0,00 -0,16 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
524
Fabio Rispoli
it ITA MF
Catanzaro
19 2.006 1 0 1 1,23 0,19 1,42 0,06 0,01 0,07 1,23 0,06 0,049 0,245 1,23 -0,23 0,81 -0,19 0,00 1 0,05 0,00 0,05 0
526
Alessandro Romano
ch SUI MF
Spezia
19 2.006 0 1 1 1,23 0,67 1,90 0,08 0,04 0,12 1,23 0,08 0,049 0,245 1,23 -1,23 0,00 0,33 1,50 0 0,00 0,06 0,06 0
580
Fabian Tait
it ITA MF
FC Südtirol
33 1.993 1 0 1 1,23 0,13 1,36 0,06 0,01 0,07 1,23 0,06 0,058 0,245 1,23 -0,23 0,81 -0,13 0,00 1 0,05 0,00 0,05 0
611
Matthias Verreth
be BEL MF
Bari
28 1.998 2 2 4 1,23 1,06 2,29 0,06 0,05 0,11 1,23 0,06 0,053 0,245 1,23 0,77 1,63 0,94 1,89 2 0,09 0,09 0,19 0
626
Gerard Yepes
es ESP MF
Empoli
23 2.002 1 1 2 1,23 0,59 1,82 0,05 0,02 0,08 1,23 0,05 0,082 0,245 1,23 -0,23 0,81 0,41 1,71 1 0,04 0,04 0,08 0
85
Giovanni Bonfanti
it ITA DF
Spezia
23 2.003 1 2 3 1,17 1,03 2,20 0,10 0,09 0,19 1,17 0,10 0,117 0,292 1,17 -0,17 0,86 0,97 1,94 1 0,09 0,17 0,26 1
117
Gabriele Calvani
it ITA DF
Frosinone
22 2.004 1 1 2 1,17 0,66 1,83 0,04 0,02 0,06 1,17 0,04 0,049 0,292 1,17 -0,17 0,86 0,34 1,51 1 0,03 0,03 0,06 2
182
Niccolò Corrado
it ITA DF,MF
Frosinone
26 2.000 3 0 3 1,17 0,09 1,26 0,18 0,01 0,20 1,17 0,18 0,097 0,292 1,17 1,83 2,57 -0,09 0,00 3 0,48 0,00 0,48 0
216
Filippo Delli Carri
it ITA DF
Monza
27 1.999 2 1 3 1,17 0,60 1,77 0,05 0,03 0,08 1,17 0,05 0,069 0,292 1,17 0,83 1,71 0,40 1,67 2 0,09 0,04 0,13 0
239
Nosa Edward Obaretin
it ITA DF
Empoli
23 2.003 0 1 1 1,17 0,59 1,76 0,04 0,02 0,07 1,17 0,04 0,078 0,292 1,17 -1,17 0,00 0,41 1,71 0 0,00 0,04 0,04 0
241
Patrick Enrici
it ITA DF
Avellino
25 2.001 2 1 3 1,17 0,56 1,73 0,05 0,02 0,08 1,17 0,05 0,117 0,292 1,17 0,83 1,71 0,44 1,79 2 0,09 0,04 0,13 0
312
Dennis Hadzikadunic
ba BIH DF
Sampdoria
27 1.998 0 1 1 1,17 0,53 1,70 0,05 0,02 0,07 1,17 0,05 0,090 0,292 1,17 -1,17 0,00 0,47 1,89 0 0,00 0,04 0,04 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 B Italia:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 8.8%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 27.9%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 79.4%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 67.6%

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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