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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
67
Michele Besaggio
it ITA MF
Avellino
24 2.002 3 1 4 1,72 0,62 2,34 0,07 0,03 0,10 1,72 0,07 0,095 0,245 1,72 1,28 1,75 0,38 1,62 3 0,13 0,04 0,17 1
92
Andrea Bozzolan
it ITA MF
Reggiana
22 2.004 2 1 3 1,72 0,56 2,28 0,09 0,03 0,13 1,72 0,09 0,123 0,245 1,72 0,28 1,16 0,44 1,79 2 0,11 0,06 0,17 2
110
Nicolò Buso
it ITA MF
Mantova
26 2.000 1 2 3 1,72 1,07 2,79 0,23 0,14 0,37 1,72 0,23 0,101 0,245 1,72 -0,72 0,58 0,93 1,87 1 0,13 0,27 0,40 2
170
Leonardo Colombo
it ITA MF
Monza
20 2.005 1 2 3 1,72 1,09 2,81 0,14 0,09 0,22 1,72 0,14 0,090 0,245 1,72 -0,72 0,58 0,91 1,83 1 0,08 0,16 0,24 2
266
Antonio Fiori
it ITA MF
Mantova
23 2.003 2 0 2 1,72 0,13 1,85 0,40 0,03 0,43 1,72 0,40 0,095 0,245 1,72 0,28 1,16 -0,13 0,00 2 0,47 0,00 0,47 1
284
Fabio Gerli
it ITA MF
Modena
29 1.996 0 0 0 1,72 0,14 1,86 0,06 0,00 0,06 1,72 0,06 0,082 0,245 1,72 -1,72 0,00 -0,14 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
571
Dimitris Sounas
gr GRE MF
Avellino
31 1.994 1 4 5 1,72 2,09 3,81 0,07 0,08 0,15 1,72 0,07 0,078 0,245 1,72 -0,72 0,58 1,91 1,91 1 0,04 0,15 0,19 4
629
Simone Zanon
it ITA MF
Carrarese
24 2.001 4 6 10 1,72 2,94 4,66 0,06 0,09 0,15 1,72 0,06 0,049 0,245 1,72 2,28 2,33 3,06 2,04 4 0,13 0,19 0,32 4
128
Gianluca Caprari
it ITA FW,MF
Padova
32 1.993 1 1 2 1,60 0,55 2,15 0,34 0,12 0,46 1,60 0,34 0,160 0,319 1,60 -0,60 0,63 0,45 1,83 1 0,21 0,21 0,43 2
276
Tommaso Fumagalli
it ITA FW,MF
Virtus Entella
26 2.000 1 3 4 1,60 1,57 3,17 0,15 0,15 0,31 1,60 0,15 0,048 0,319 1,60 -0,60 0,63 1,43 1,91 1 0,10 0,29 0,39 1
552
Nikola Sekulov
it ITA FW,MF
Carrarese
24 2.002 0 1 1 1,60 0,55 2,15 0,26 0,09 0,35 1,60 0,26 0,106 0,319 1,60 -1,60 0,00 0,45 1,83 0 0,00 0,16 0,16 1
597
Gennaro Tutino
it ITA FW
Avellino
29 1.996 1 1 2 1,60 0,61 2,21 0,14 0,05 0,19 1,60 0,14 0,094 0,319 1,60 -0,60 0,63 0,39 1,64 1 0,09 0,09 0,18 6
159
Manuel Cicconi
it ITA MF
Carrarese
28 1.997 1 0 1 1,53 0,11 1,64 0,09 0,01 0,10 0,74 0,04 0,085 0,383 1,53 -0,53 0,65 -0,11 0,00 0 0,06 0,00 0,06 1
3
Gennaro Acampora
it ITA MF,FW
Pescara
32 1.994 1 0 1 1,47 0,11 1,58 0,19 0,01 0,20 1,47 0,19 0,098 0,245 1,47 -0,47 0,68 -0,11 0,00 1 0,13 0,00 0,13 0
25
Federico Artioli
it ITA MF
Mantova
24 2.001 1 1 2 1,47 0,59 2,06 0,13 0,05 0,19 1,47 0,13 0,092 0,245 1,47 -0,47 0,68 0,41 1,70 1 0,09 0,09 0,18 0
75
Dimitri Bisoli
it ITA MF
Cesena
32 1.994 1 1 2 1,47 0,60 2,07 0,08 0,03 0,11 1,47 0,08 0,070 0,245 1,47 -0,47 0,68 0,40 1,66 1 0,05 0,05 0,10 3
174
Mattia Compagnon
it ITA MF,FW
Venezia
24 2.001 2 1 3 1,47 0,58 2,05 0,31 0,12 0,43 1,47 0,31 0,098 0,245 1,47 0,53 1,36 0,42 1,72 2 0,41 0,21 0,62 1
177
Francesco Conti
it ITA MF
Sampdoria
21 2.004 2 0 2 1,47 0,13 1,60 0,09 0,01 0,10 1,47 0,09 0,067 0,245 1,47 0,53 1,36 -0,13 0,00 2 0,12 0,00 0,12 4
218
Fabio Depaoli
it ITA MF,DF
Sampdoria
29 1.997 3 1 4 1,47 0,53 2,00 0,09 0,03 0,12 1,47 0,09 0,113 0,245 1,47 1,53 2,04 0,47 1,89 3 0,17 0,06 0,23 5
281
Francesco Galuppini
it ITA MF,FW
Mantova
32 1.993 0 0 0 1,47 0,10 1,57 0,29 0,02 0,31 1,47 0,29 0,105 0,245 1,47 -1,47 0,00 -0,10 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
322
Lorenzo Ignacchiti
it ITA MF
Empoli
22 2.004 0 2 2 1,47 1,05 2,52 0,12 0,09 0,21 1,47 0,12 0,105 0,245 1,47 -1,47 0,00 0,95 1,90 0 0,00 0,16 0,16 0
365
Gaetano Letizia
it ITA MF,DF
Pescara
35 1.990 1 4 5 1,47 2,08 3,55 0,06 0,08 0,14 1,47 0,06 0,070 0,245 1,47 -0,47 0,68 1,92 1,92 1 0,04 0,16 0,20 1
456
Riccardo Pagano
it ITA MF
Bari
21 2.004 0 1 1 1,47 0,59 2,06 0,12 0,05 0,17 1,47 0,12 0,070 0,245 1,47 -1,47 0,00 0,41 1,70 0 0,00 0,08 0,08 2
465
Flavio Paoletti
it ITA MF,DF
Mantova
23 2.003 0 0 0 1,47 0,17 1,64 0,12 0,01 0,13 1,47 0,12 0,061 0,245 1,47 -1,47 0,00 -0,17 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
631
Karim Zedadka
fr FRA MF
FC Südtirol
25 2.000 1 1 2 1,47 0,58 2,05 0,09 0,03 0,12 1,47 0,09 0,064 0,245 1,47 -0,47 0,68 0,42 1,71 1 0,06 0,06 0,12 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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