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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
150
Alberto Cerri
it ITA FW
Cesena
30 1.996 3 3 6 4,47 1,57 6,04 0,40 0,14 0,54 4,47 0,40 0,160 0,319 4,47 -1,47 0,67 1,43 1,91 3 0,27 0,27 0,53 8
195
Patrick Cutrone
it ITA FW,MF
Monza
28 1.998 4 3 7 4,47 1,68 6,15 0,37 0,14 0,50 4,47 0,37 0,128 0,319 4,47 -0,47 0,89 1,32 1,78 4 0,33 0,25 0,57 7
534
Francesco Ruocco
it ITA MF,FW
Mantova
25 2.001 7 1 8 4,35 0,73 5,08 0,24 0,04 0,28 1,96 0,11 0,121 0,345 3,80 2,65 1,61 0,27 1,37 5 0,39 0,06 0,44 6
294
Natan Girma
ch SUI FW,MF
Reggiana
24 2.001 3 2 5 4,31 1,17 5,48 0,25 0,07 0,32 3,51 0,21 0,120 0,359 4,31 -1,31 0,70 0,83 1,71 2 0,18 0,12 0,29 2
328
Lorenzo Insigne
it ITA MF,FW
Pescara
34 1.991 5 3 8 4,23 1,67 5,90 0,40 0,16 0,56 3,44 0,33 0,141 0,282 4,23 0,77 1,18 1,33 1,80 4 0,48 0,29 0,76 4
30
Paulo Azzi
br BRA MF
Monza
31 1.994 5 6 11 4,17 3,24 7,41 0,13 0,10 0,23 4,17 0,13 0,080 0,245 4,17 0,83 1,20 2,76 1,85 5 0,16 0,19 0,35 13
357
Gianluca Lapadula
pe PER FW
Spezia
36 1.990 5 2 7 3,99 1,12 5,11 0,36 0,10 0,46 3,19 0,29 0,190 0,363 3,99 1,01 1,25 0,88 1,79 4 0,45 0,18 0,63 11
428
Nicola Mosti
it ITA MF
Juve Stabia
28 1.998 7 1 8 3,93 0,84 4,77 0,13 0,03 0,16 3,93 0,13 0,074 0,245 3,93 3,07 1,78 0,16 1,19 7 0,23 0,03 0,27 3
105
Cristian Buonaiuto
it ITA FW,MF
Padova
33 1.992 1 3 4 3,83 1,69 5,52 0,36 0,16 0,52 3,83 0,36 0,106 0,319 3,83 -2,83 0,26 1,31 1,78 1 0,09 0,28 0,38 5
228
Giuseppe Di Serio
it ITA FW,MF
Spezia
24 2.001 3 1 4 3,83 0,72 4,55 0,26 0,05 0,31 3,83 0,26 0,120 0,319 3,83 -0,83 0,78 0,28 1,39 3 0,20 0,07 0,27 7
429
Dany Mota
pt POR FW,MF
Monza
28 1.998 5 2 7 3,83 1,25 5,08 0,21 0,07 0,28 3,83 0,21 0,093 0,319 3,83 1,17 1,30 0,75 1,60 5 0,27 0,11 0,38 5
242
Salvatore Esposito
it ITA MF
Spezia
25 2.000 1 2 3 3,80 1,08 4,88 0,37 0,10 0,47 2,21 0,21 0,237 0,295 3,25 -2,80 0,26 0,92 1,86 0 0,10 0,19 0,29 1
160
Riccardo Ciervo
it ITA MF
Cesena
24 2.002 5 3 8 3,68 1,60 5,28 0,12 0,05 0,17 3,68 0,12 0,115 0,245 3,68 1,32 1,36 1,40 1,88 5 0,16 0,10 0,26 2
48
Tjaš Begić
si SVN MF,FW
Sampdoria
22 2.003 3 0 3 3,44 0,18 3,62 0,23 0,01 0,25 3,44 0,23 0,115 0,245 3,44 -0,44 0,87 -0,18 0,00 3 0,20 0,00 0,20 1
115
Fabrizio Caligara
it ITA MF,FW
Pescara
26 2.000 2 1 3 3,44 0,80 4,24 0,23 0,05 0,28 3,44 0,23 0,082 0,245 3,44 -1,44 0,58 0,20 1,25 2 0,13 0,07 0,20 5
183
Omar Correia
fr FRA MF
Juve Stabia
26 2.000 4 2 6 3,44 1,22 4,66 0,11 0,04 0,15 3,44 0,11 0,084 0,245 3,44 0,56 1,16 0,78 1,63 4 0,13 0,06 0,19 2
361
Jérémy Le Douaron
fr FRA MF,FW
Palermo
28 1.998 5 5 10 3,44 2,64 6,08 0,15 0,12 0,27 3,44 0,15 0,075 0,245 3,44 1,56 1,46 2,36 1,90 5 0,22 0,22 0,44 8
455
Simone Pafundi
it ITA MF,FW
Sampdoria
20 2.006 1 3 4 3,44 1,62 5,06 0,29 0,14 0,43 3,44 0,29 0,078 0,245 3,44 -2,44 0,29 1,38 1,85 1 0,09 0,26 0,34 0
461
Martin Palumbo
no NOR MF
Avellino
24 2.002 4 3 7 3,44 1,79 5,23 0,14 0,07 0,21 3,44 0,14 0,075 0,245 3,44 0,56 1,16 1,21 1,67 4 0,16 0,12 0,28 1
551
Jacopo Segre
it ITA MF
Palermo
29 1.997 4 3 7 3,44 1,65 5,09 0,11 0,06 0,17 3,44 0,11 0,090 0,245 3,44 0,56 1,16 1,35 1,81 4 0,13 0,10 0,23 1
628
Luca Zanimacchia
it ITA MF
Modena
27 1.998 3 2 5 3,44 1,17 4,61 0,13 0,04 0,17 3,44 0,13 0,088 0,245 3,44 -0,44 0,87 0,83 1,71 3 0,11 0,07 0,19 4
86
Nicholas Bonfanti
it ITA FW
Mantova
24 2.002 0 0 0 3,35 0,14 3,49 0,49 0,02 0,52 2,56 0,38 0,167 0,319 2,87 -3,35 0,00 -0,14 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
103
Matteo Brunori
it ITA FW
Sampdoria
31 1.994 3 3 6 3,35 1,59 4,94 0,23 0,11 0,34 2,56 0,17 0,086 0,372 3,35 -0,35 0,90 1,41 1,89 2 0,20 0,20 0,41 16
363
Giuseppe Leone
it ITA MF
Juve Stabia
25 2.001 3 1 4 3,31 0,65 3,96 0,11 0,02 0,14 1,72 0,06 0,127 0,367 3,31 -0,31 0,91 0,35 1,54 1 0,10 0,03 0,14 0
37
Mattia Bani
it ITA DF
Palermo
32 1.993 3 0 3 3,21 0,22 3,43 0,11 0,01 0,12 3,21 0,11 0,097 0,292 3,21 -0,21 0,93 -0,22 0,00 3 0,11 0,00 0,11 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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