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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
600
Luca Valzania
it ITA MF
Pescara
30 1.996 1 3 4 2,45 1,74 4,19 0,08 0,06 0,13 2,45 0,08 0,061 0,245 2,45 -1,45 0,41 1,26 1,72 1 0,03 0,10 0,13 2
601
Kevin Varas
ec ECU MF
Padova
33 1.993 2 4 6 2,45 2,17 4,62 0,09 0,08 0,17 2,45 0,09 0,066 0,245 2,45 -0,45 0,81 1,83 1,85 2 0,07 0,15 0,22 3
627
Francesco Zampano
it ITA MF
Modena
32 1.993 4 1 5 2,45 0,62 3,07 0,08 0,02 0,10 2,45 0,08 0,098 0,245 2,45 1,55 1,63 0,38 1,61 4 0,13 0,03 0,17 19
359
Lion Lauberbach
de GER FW
Venezia
28 1.998 1 0 1 2,39 0,12 2,51 0,44 0,02 0,46 1,60 0,29 0,141 0,399 2,39 -1,39 0,42 -0,12 0,00 0 0,18 0,00 0,18 4
54
Marco Bellich
it ITA DF
Juve Stabia
27 1.999 2 0 2 2,33 0,13 2,46 0,09 0,01 0,10 2,33 0,09 0,123 0,292 2,33 -0,33 0,86 -0,13 0,00 2 0,08 0,00 0,08 1
305
Gabriele Guarino
it ITA DF
Empoli
22 2.004 3 2 5 2,33 1,15 3,48 0,07 0,04 0,11 2,33 0,07 0,086 0,292 2,33 0,67 1,29 0,85 1,74 3 0,09 0,06 0,16 0
15
Giuseppe Ambrosino
it ITA FW
Modena
22 2.003 2 0 2 2,24 0,13 2,37 0,30 0,02 0,32 2,24 0,30 0,112 0,319 2,24 -0,24 0,89 -0,13 0,00 2 0,27 0,00 0,27 1
192
Marvin Cuni
al ALB FW
Sampdoria
24 2.001 1 1 2 2,24 0,62 2,86 0,28 0,08 0,36 2,24 0,28 0,083 0,319 2,24 -1,24 0,45 0,38 1,63 1 0,12 0,12 0,25 2
298
Papu Gómez
ar ARG FW
Padova
38 1.988 0 0 0 2,24 0,18 2,42 0,36 0,03 0,39 2,24 0,36 0,089 0,319 2,24 -2,24 0,00 -0,18 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
446
Alvin Okoro
it ITA FW
Juve Stabia
21 2.005 1 1 2 2,24 0,57 2,81 0,30 0,08 0,37 2,24 0,30 0,160 0,319 2,24 -1,24 0,45 0,43 1,76 1 0,13 0,13 0,27 7
477
Pietro Pellegri
it ITA FW
Empoli
25 2.001 3 2 5 2,24 1,08 3,32 0,48 0,23 0,72 2,24 0,48 0,124 0,319 2,24 0,76 1,34 0,92 1,85 3 0,65 0,43 1,08 2
33
Keita Baldé
sn SEN MF
Monza
31 1.995 2 2 4 2,21 1,13 3,34 0,20 0,10 0,30 2,21 0,20 0,092 0,245 2,21 -0,21 0,91 0,87 1,77 2 0,18 0,18 0,36 0
191
Marvin Cuni
al ALB MF,FW
Bari
24 2.001 1 0 1 2,21 0,11 2,32 0,52 0,03 0,54 2,21 0,52 0,130 0,245 2,21 -1,21 0,45 -0,11 0,00 1 0,23 0,00 0,23 2
200
Matteo Dagasso
it ITA MF
Pescara
22 2.004 1 4 5 2,21 2,16 4,37 0,13 0,13 0,26 2,21 0,13 0,069 0,245 2,21 -1,21 0,45 1,84 1,85 1 0,06 0,24 0,30 2
282
Francesco Gelli
it ITA MF
Frosinone
29 1.996 1 1 2 2,21 0,65 2,86 0,18 0,05 0,24 2,21 0,18 0,096 0,245 2,21 -1,21 0,45 0,35 1,53 1 0,08 0,08 0,16 2
307
Guiu
es ESP MF,FW
Virtus Entella
25 2.000 2 4 6 2,21 1,97 4,18 0,12 0,11 0,23 2,21 0,12 0,088 0,245 2,21 -0,21 0,91 2,03 2,03 2 0,11 0,22 0,34 13
317
Liam Henderson
sct SCO MF
Sampdoria
30 1.996 2 0 2 2,21 0,21 2,42 0,09 0,01 0,10 2,21 0,09 0,063 0,245 2,21 -0,21 0,91 -0,21 0,00 2 0,08 0,00 0,08 1
318
Hernani
br BRA MF
Monza
32 1.994 5 1 6 2,21 0,70 2,91 0,19 0,06 0,25 2,21 0,19 0,074 0,245 2,21 2,79 2,26 0,30 1,44 5 0,43 0,09 0,52 0
342
Nermin Karic
se SWE MF
Virtus Entella
26 1.999 3 4 7 2,21 2,02 4,23 0,09 0,08 0,17 2,21 0,09 0,067 0,245 2,21 0,79 1,36 1,98 1,98 3 0,12 0,16 0,28 3
421
Filippo Missori
it ITA MF,DF
Avellino
22 2.004 2 2 4 2,21 1,13 3,34 0,08 0,04 0,13 2,21 0,08 0,100 0,245 2,21 -0,21 0,91 0,87 1,77 2 0,07 0,07 0,15 3
479
Kike Pérez
es ESP MF
Venezia
29 1.997 3 7 10 2,21 3,78 5,99 0,07 0,12 0,20 2,21 0,07 0,035 0,245 2,21 0,79 1,36 3,22 1,85 3 0,10 0,23 0,33 1
1
Oliver Abildgaard
dk DEN DF,MF
Sampdoria
29 1.996 1 2 3 2,04 1,02 3,06 0,07 0,04 0,11 2,04 0,07 0,102 0,292 2,04 -1,04 0,49 0,98 1,96 1 0,04 0,07 0,11 1
129
Andrea Carboni
it ITA DF
Monza
25 2.001 1 2 3 2,04 1,14 3,18 0,08 0,05 0,13 2,04 0,08 0,082 0,292 2,04 -1,04 0,49 0,86 1,76 1 0,04 0,08 0,12 1
140
Alessio Castellini
it ITA DF
Mantova
23 2.003 0 2 2 2,04 1,16 3,20 0,06 0,03 0,09 2,04 0,06 0,068 0,292 2,04 -2,04 0,00 0,84 1,72 0 0,00 0,06 0,06 2
329
Roberto Insigne
it ITA MF,FW
Avellino
32 1.994 1 2 3 2,02 1,14 3,16 0,19 0,10 0,29 1,23 0,11 0,088 0,337 2,02 -1,02 0,49 0,86 1,76 0 0,09 0,18 0,28 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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