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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
39
Kevin Barcella
it ITA MF
Frosinone
19 2.006 0 0 0 0,74 0,04 0,78 0,54 0,03 0,57 0,74 0,54 0,147 0,245 0,74 -0,74 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
47
Simone Bastoni
it ITA MF
Cesena
29 1.996 1 1 2 0,74 0,68 1,42 0,07 0,06 0,13 0,74 0,07 0,023 0,245 0,74 0,26 1,36 0,32 1,48 1 0,09 0,09 0,18 4
61
Lorenzo Berardi
— MF
Pescara
— — 0 1 1 0,74 0,53 1,27 0,15 0,11 0,25 0,74 0,15 0,105 0,245 0,74 -0,74 0,00 0,47 1,87 0 0,00 0,20 0,20 1
91
Kleis Bozhanaj
al ALB MF,FW
Carrarese
25 2.001 0 0 0 0,74 0,08 0,82 0,14 0,02 0,15 0,74 0,14 0,057 0,245 0,74 -0,74 0,00 -0,08 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
96
Matthias Braunöder
at AUT MF
Bari
24 2.002 0 2 2 0,74 1,04 1,78 0,03 0,05 0,08 0,74 0,03 0,037 0,245 0,74 -0,74 0,00 0,96 1,92 0 0,00 0,09 0,09 1
101
Gastón Brugman
uy URU MF
Pescara
33 1.992 1 2 3 0,74 1,06 1,80 0,05 0,07 0,12 0,74 0,05 0,057 0,245 0,74 0,26 1,36 0,94 1,89 1 0,07 0,13 0,20 0
102
Matteo Brunori
it ITA MF,FW
Palermo
31 1.994 1 1 2 0,74 0,58 1,32 0,13 0,10 0,23 0,74 0,13 0,043 0,245 0,74 0,26 1,36 0,42 1,72 1 0,18 0,18 0,36 4
119
Antonio Candela
it ITA MF,DF
Spezia
26 2.000 0 0 0 0,74 0,04 0,78 0,06 0,00 0,07 0,74 0,06 0,147 0,245 0,74 -0,74 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
139
Michele Castagnetti
it ITA MF
Cesena
36 1.989 1 3 4 0,74 1,53 2,27 0,03 0,06 0,10 0,74 0,03 0,033 0,245 0,74 0,26 1,36 1,47 1,96 1 0,04 0,13 0,17 0
141
Gaetano Castrovilli
it ITA MF
Bari
29 1.997 1 0 1 0,74 0,08 0,82 0,06 0,01 0,07 0,74 0,06 0,057 0,245 0,74 0,26 1,36 -0,08 0,00 1 0,09 0,00 0,09 0
186
Mamadou Coulibaly
sn SEN MF
FC Südtirol
27 1.999 1 1 2 0,74 0,49 1,23 0,12 0,08 0,21 0,74 0,12 0,105 0,245 0,74 0,26 1,36 0,51 2,05 1 0,17 0,17 0,33 1
199
Matteo Dagasso
it ITA MF
Venezia
22 2.004 2 0 2 0,74 0,05 0,79 0,23 0,02 0,25 0,74 0,23 0,105 0,245 0,74 1,26 2,72 -0,05 0,00 2 0,64 0,00 0,64 0
221
Federico Di Francesco
it ITA MF
Catanzaro
31 1.994 1 2 3 0,74 1,03 1,77 0,11 0,15 0,26 0,74 0,11 0,082 0,245 0,74 0,26 1,36 0,97 1,94 1 0,15 0,29 0,44 4
238
Tyronne Ebuehi
ng NGA MF,DF
Empoli
30 1.995 1 1 2 0,74 0,51 1,25 0,10 0,07 0,17 0,74 0,10 0,147 0,245 0,74 0,26 1,36 0,49 1,95 1 0,14 0,14 0,28 0
351
Rachid Kouda
it ITA MF
Spezia
23 2.002 1 1 2 0,74 0,61 1,35 0,08 0,06 0,14 0,74 0,08 0,041 0,245 0,74 0,26 1,36 0,39 1,63 1 0,11 0,11 0,21 0
410
Filippo Melegoni
it ITA MF
Carrarese
27 1.999 1 2 3 0,74 0,96 1,70 0,07 0,10 0,17 0,74 0,07 0,082 0,245 0,74 0,26 1,36 1,04 2,08 1 0,10 0,20 0,30 1
438
Marco Nichetti
it ITA MF
Virtus Entella
29 1.996 0 0 0 0,74 0,06 0,80 0,05 0,00 0,06 0,74 0,05 0,074 0,245 0,74 -0,74 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
487
Christian Pierobon
it ITA MF
Juve Stabia
24 2.002 1 0 1 0,74 0,08 0,82 0,05 0,01 0,06 0,74 0,05 0,061 0,245 0,74 0,26 1,36 -0,08 0,00 1 0,07 0,00 0,07 1
494
Kevin Piscopo
it ITA MF,FW
Juve Stabia
28 1.998 0 0 0 0,74 0,05 0,79 0,09 0,01 0,09 0,74 0,09 0,105 0,245 0,74 -0,74 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
502
Marco Pompetti
it ITA MF
Catanzaro
26 2.000 1 0 1 0,74 0,05 0,79 0,11 0,01 0,12 0,74 0,11 0,105 0,245 0,74 0,26 1,36 -0,05 0,00 1 0,15 0,00 0,15 0
565
Jonathan Silva
br BRA MF,FW
Padova
22 2.004 0 0 0 0,74 0,06 0,80 0,14 0,01 0,15 0,74 0,14 0,092 0,245 0,74 -0,74 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
594
Simone Tronchin
it ITA MF
FC Südtirol
23 2.002 1 0 1 0,74 0,18 0,92 0,03 0,01 0,03 0,74 0,03 0,024 0,245 0,74 0,26 1,36 -0,18 0,00 1 0,04 0,00 0,04 0
603
Aljosa Vasic
rs SRB MF
Palermo
24 2.002 0 2 2 0,74 1,03 1,77 0,12 0,17 0,29 0,74 0,12 0,049 0,245 0,74 -0,74 0,00 0,97 1,94 0 0,00 0,33 0,33 2
623
David Wieser
it ITA MF
Mantova
24 2.002 1 1 2 0,74 0,52 1,26 0,05 0,03 0,08 0,74 0,05 0,123 0,245 0,74 0,26 1,36 0,48 1,94 1 0,07 0,07 0,13 1
10
David Akpan Ankeye
ng NGA FW
Virtus Entella
24 2.002 0 0 0 0,64 0,01 0,65 0,26 0,01 0,26 0,64 0,26 0,319 0,319 0,64 -0,64 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 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 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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