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2025-2026

Serie B Italia / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

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

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
133	Antonio Casas	es ESP	FW	Venezia	26	2.000	3	1	4	2,87	0,65	3,52	0,47	0,11	0,58	2,87	0,47	0,115	0,319	2,87	0,13	1,04	0,35	1,53	3	0,49	0,16	0,65	2
436	Marco Nasti	it ITA	FW	Empoli	22	2.003	4	0	4	2,87	0,24	3,11	0,19	0,02	0,20	2,87	0,19	0,087	0,319	2,87	1,13	1,39	-0,24	0,00	4	0,26	0,00	0,26	18
530	Tommaso Rubino	it ITA	FW,MF	Carrarese	19	2.006	2	0	2	2,87	0,22	3,09	0,25	0,02	0,27	2,87	0,25	0,082	0,319	2,87	-0,87	0,70	-0,22	0,00	2	0,17	0,00	0,17	0
634	Massimo Zilli	it ITA	FW	Frosinone	23	2.002	2	4	6	2,87	2,09	4,96	0,26	0,19	0,45	2,87	0,26	0,131	0,319	2,87	-0,87	0,70	1,91	1,92	2	0,18	0,37	0,55	4
535	Flavio Russo	it ITA	FW	Pescara	22	2.004	0	0	0	2,71	0,08	2,79	0,81	0,02	0,83	1,92	0,57	0,271	0,319	2,24	-2,71	0,00	-0,08	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
154	Matteo Chichella	it ITA	MF	Frosinone	20	2.005	2	4	6	2,70	2,17	4,87	0,11	0,09	0,20	2,70	0,11	0,082	0,245	2,70	-0,70	0,74	1,83	1,84	2	0,08	0,16	0,24	0
254	Costantino Favasuli	it ITA	MF	Catanzaro	22	2.004	2	3	5	2,70	1,69	4,39	0,08	0,05	0,13	2,70	0,08	0,084	0,245	2,70	-0,70	0,74	1,31	1,78	2	0,06	0,09	0,15	8
313	Antoine Hainaut	fr FRA	MF	Venezia	24	2.002	5	5	10	2,70	2,61	5,31	0,08	0,08	0,16	2,70	0,08	0,079	0,245	2,70	2,30	1,85	2,39	1,91	5	0,15	0,15	0,30	5
367	Mattia Liberali	it ITA	MF,FW	Catanzaro	19	2.007	3	3	6	2,70	1,63	4,33	0,20	0,12	0,32	2,70	0,20	0,112	0,245	2,70	0,30	1,11	1,37	1,84	3	0,22	0,22	0,45	1
377	Giulio Maggiore	it ITA	MF	Bari	28	1.998	3	1	4	2,70	0,65	3,35	0,14	0,03	0,18	2,70	0,14	0,090	0,245	2,70	0,30	1,11	0,35	1,55	3	0,16	0,05	0,21	1
554	Alessandro Sersanti	it ITA	MF	Modena	24	2.002	2	0	2	2,70	0,17	2,87	0,24	0,01	0,25	2,70	0,24	0,104	0,245	2,70	-0,70	0,74	-0,17	0,00	2	0,18	0,00	0,18	0
373	Matteo Lovato	it ITA	DF	Empoli	26	2.000	3	0	3	2,63	0,16	2,79	0,08	0,01	0,09	2,63	0,08	0,119	0,292	2,63	0,37	1,14	-0,16	0,00	3	0,10	0,00	0,10	2
396	Ivan Marconi	it ITA	DF	Virtus Entella	36	1.989	3	0	3	2,63	0,14	2,77	0,08	0,00	0,08	2,63	0,08	0,119	0,292	2,63	0,37	1,14	-0,14	0,00	3	0,09	0,00	0,09	1
210	Alessandro Debenedetti	it ITA	FW,MF	Virtus Entella	22	2.003	3	0	3	2,56	0,19	2,75	0,13	0,01	0,14	2,56	0,13	0,085	0,319	2,56	0,44	1,17	-0,19	0,00	3	0,16	0,00	0,16	9
310	Christian Gytkjær	dk DEN	FW	Bari	36	1.990	3	0	3	2,56	0,11	2,67	0,23	0,01	0,25	2,56	0,23	0,142	0,319	2,56	0,44	1,17	-0,11	0,00	3	0,28	0,00	0,28	5
504	Bohdan Popov	ua UKR	FW	Empoli	23	2.003	5	0	5	2,56	0,18	2,74	0,29	0,02	0,31	2,56	0,29	0,102	0,319	2,56	2,44	1,96	-0,18	0,00	5	0,57	0,00	0,57	0
65	Tommaso Berti	it ITA	MF	Cesena	22	2.004	4	7	11	2,45	3,56	6,01	0,08	0,11	0,19	2,45	0,08	0,050	0,245	2,45	1,55	1,63	3,44	1,97	4	0,12	0,22	0,34	1
111	Alessio Cacciamani	it ITA	MF	Juve Stabia	18	2.007	2	0	2	2,45	0,27	2,72	0,10	0,01	0,11	2,45	0,10	0,063	0,245	2,45	-0,45	0,81	-0,27	0,00	2	0,08	0,00	0,08	4
124	Alessandro Capelli	it ITA	MF	Padova	29	1.997	2	6	8	2,45	3,09	5,54	0,08	0,10	0,18	2,45	0,08	0,074	0,245	2,45	-0,45	0,81	2,91	1,94	2	0,06	0,19	0,25	3
153	Luigi Cherubini	it ITA	MF,FW	Sampdoria	22	2.004	2	1	3	2,45	0,65	3,10	0,10	0,03	0,13	2,45	0,10	0,074	0,245	2,45	-0,45	0,81	0,35	1,53	2	0,08	0,04	0,12	8
240	Salvatore Elia	it ITA	MF	Empoli	26	1.999	2	9	11	2,45	4,49	6,94	0,10	0,18	0,28	2,45	0,10	0,085	0,245	2,45	-0,45	0,81	4,51	2,00	2	0,08	0,36	0,44	2
278	Pietro Fusi	it ITA	MF	Padova	28	1.998	1	3	4	2,45	1,65	4,10	0,09	0,06	0,14	2,45	0,09	0,079	0,245	2,45	-1,45	0,41	1,35	1,82	1	0,03	0,10	0,14	7
406	Yanis Massolin	fr FRA	MF,FW	Modena	23	2.002	3	3	6	2,45	1,61	4,06	0,13	0,09	0,22	2,45	0,13	0,068	0,245	2,45	0,55	1,22	1,39	1,86	3	0,16	0,16	0,33	1
538	Richie Sagrado	be BEL	MF	Venezia	22	2.004	1	1	2	2,45	0,70	3,15	0,17	0,05	0,22	2,45	0,17	0,079	0,245	2,45	-1,45	0,41	0,30	1,43	1	0,07	0,07	0,14	3
581	Elayis Tavsan	nl NED	MF,FW	Reggiana	25	2.001	3	1	4	2,45	0,59	3,04	0,22	0,05	0,27	2,45	0,22	0,129	0,245	2,45	0,55	1,22	0,41	1,69	3	0,27	0,09	0,36	3

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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