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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
93
Gabriele Bracaglia
it ITA DF
Frosinone
22 2.003 5 1 6 3,21 0,73 3,94 0,12 0,03 0,15 3,21 0,12 0,097 0,292 3,21 1,79 1,56 0,27 1,37 5 0,19 0,04 0,22 1
137
Tommaso Cassandro
it ITA DF
Catanzaro
26 2.000 3 2 5 3,21 1,18 4,39 0,11 0,04 0,15 3,21 0,11 0,111 0,292 3,21 -0,21 0,93 0,82 1,69 3 0,10 0,07 0,17 4
74
Samuele Birindelli
it ITA MF,DF
Monza
26 1.999 5 2 7 3,19 1,18 4,37 0,11 0,04 0,15 3,19 0,11 0,103 0,245 3,19 1,81 1,57 0,82 1,70 5 0,17 0,07 0,24 3
77
Jalen Blesa
es ESP FW,MF
Cesena
25 2.001 4 1 5 3,19 0,64 3,83 0,18 0,04 0,22 3,19 0,18 0,123 0,319 3,19 0,81 1,25 0,36 1,57 4 0,23 0,06 0,29 5
171
Andrea Colpani
it ITA MF
Monza
27 1.999 2 1 3 3,19 0,84 4,03 0,22 0,06 0,28 3,19 0,22 0,064 0,245 3,19 -1,19 0,63 0,16 1,19 2 0,14 0,07 0,21 3
383
Fabio Maistro
it ITA FW,MF
Juve Stabia
28 1.998 2 7 9 3,19 3,54 6,73 0,23 0,25 0,48 3,19 0,23 0,086 0,319 3,19 -1,19 0,63 3,46 1,98 2 0,14 0,50 0,65 5
514
Emanuele Rao
it ITA MF,FW
Bari
20 2.006 6 2 8 3,19 1,16 4,35 0,18 0,06 0,24 3,19 0,18 0,082 0,245 3,19 2,81 1,88 0,84 1,72 6 0,33 0,11 0,44 4
543
Simone Santoro
it ITA MF
Modena
26 1.999 2 4 6 3,19 2,24 5,43 0,09 0,07 0,16 3,19 0,09 0,051 0,245 3,19 -1,19 0,63 1,76 1,79 2 0,06 0,12 0,18 1
619
Vanja Vlahović
rs SRB FW
Spezia
22 2.004 2 2 4 3,19 1,09 4,28 0,30 0,10 0,40 3,19 0,30 0,177 0,319 3,19 -1,19 0,63 0,91 1,83 2 0,19 0,19 0,37 1
301
Cedric Gondo
ci CIV FW
Reggiana
29 1.996 2 1 3 3,03 0,70 3,73 0,17 0,04 0,21 2,24 0,12 0,087 0,379 3,03 -1,03 0,66 0,30 1,43 1 0,11 0,06 0,17 13
545
Edoardo Saporiti
it ITA MF,FW
Empoli
24 2.001 3 2 5 3,00 1,18 4,18 0,34 0,13 0,48 2,21 0,25 0,097 0,300 3,00 0,00 1,00 0,82 1,70 2 0,34 0,23 0,57 0
599
Mattia Valoti
it ITA MF,FW
Spezia
32 1.993 4 3 7 3,00 1,60 4,60 0,28 0,15 0,43 2,21 0,21 0,137 0,300 3,00 1,00 1,33 1,40 1,87 3 0,37 0,28 0,65 0
28
Giuseppe Aurelio
it ITA MF,DF
Spezia
26 2.000 6 3 9 2,94 1,65 4,59 0,12 0,06 0,18 2,94 0,12 0,102 0,245 2,94 3,06 2,04 1,35 1,81 6 0,23 0,12 0,35 3
94
Davide Bragantini
it ITA MF,FW
Mantova
22 2.003 6 1 7 2,94 0,64 3,58 0,21 0,05 0,26 2,94 0,21 0,128 0,245 2,94 3,06 2,04 0,36 1,57 6 0,44 0,07 0,51 2
131
Lorenzo Carissoni
it ITA MF
Juve Stabia
29 1.997 6 2 8 2,94 1,08 4,02 0,09 0,03 0,13 2,94 0,09 0,147 0,245 2,94 3,06 2,04 0,92 1,86 6 0,19 0,06 0,25 5
314
Ridgeciano Haps
sr SUR MF
Venezia
32 1.993 5 3 8 2,94 1,67 4,61 0,22 0,12 0,34 2,94 0,22 0,084 0,245 2,94 2,06 1,70 1,33 1,79 5 0,37 0,22 0,59 4
356
Mathis Lambourde
fr FRA MF
Reggiana
20 2.006 4 1 5 2,94 0,62 3,56 0,31 0,06 0,37 2,94 0,31 0,128 0,245 2,94 1,06 1,36 0,38 1,62 4 0,42 0,10 0,52 2
409
Lorenzo Meazzi
it ITA MF,FW
Pescara
25 2.001 6 1 7 2,94 0,75 3,69 0,26 0,07 0,32 2,94 0,26 0,082 0,245 2,94 3,06 2,04 0,25 1,33 6 0,52 0,09 0,61 0
450
Marco Olivieri
it ITA MF,FW
Cesena
26 1.999 1 2 3 2,94 1,14 4,08 0,27 0,11 0,38 2,94 0,27 0,092 0,245 2,94 -1,94 0,34 0,86 1,76 1 0,09 0,18 0,28 6
460
Antonio Palumbo
it ITA MF
Palermo
29 1.996 3 10 13 2,94 4,93 7,87 0,11 0,18 0,29 2,94 0,11 0,072 0,245 2,94 0,06 1,02 5,07 2,03 3 0,11 0,37 0,48 2
592
Simone Trimboli
it ITA MF
Mantova
24 2.002 1 7 8 2,94 3,65 6,59 0,08 0,10 0,19 2,94 0,08 0,063 0,245 2,94 -1,94 0,34 3,35 1,92 1 0,03 0,20 0,23 1
425
Ilario Monterisi
it ITA DF
Frosinone
24 2.001 2 5 7 2,92 2,56 5,48 0,13 0,11 0,24 2,92 0,13 0,139 0,292 2,92 -0,92 0,69 2,44 1,95 2 0,09 0,22 0,31 0
510
Nicolò Radaelli
it ITA DF,MF
Mantova
23 2.003 0 4 4 2,92 2,13 5,05 0,14 0,10 0,24 2,92 0,14 0,088 0,292 2,92 -2,92 0,00 1,87 1,88 0 0,00 0,19 0,19 4
587
Daniel Tonoli
it ITA DF
Modena
23 2.002 5 0 5 2,92 0,31 3,23 0,09 0,01 0,10 2,92 0,09 0,062 0,292 2,92 2,08 1,71 -0,31 0,00 5 0,15 0,00 0,15 7
14
Agustín Álvarez
uy URU FW
Monza
25 2.001 4 1 5 2,87 0,72 3,59 0,29 0,07 0,37 2,87 0,29 0,087 0,319 2,87 1,13 1,39 0,28 1,39 4 0,41 0,10 0,51 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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