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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
633
Kevin Zeroli
it ITA MF,FW
Juve Stabia
21 2.005 1 0 1 1,47 0,08 1,55 0,27 0,01 0,28 1,47 0,27 0,134 0,245 1,47 -0,47 0,68 -0,08 0,00 1 0,18 0,00 0,18 0
374
Lorenzo Lucchesi
it ITA DF
Monza
23 2.003 1 0 1 1,46 0,10 1,56 0,08 0,01 0,09 1,46 0,08 0,104 0,292 1,46 -0,46 0,69 -0,10 0,00 1 0,06 0,00 0,06 1
439
Bryant Nieling
nl NED DF
Modena
23 2.002 2 1 3 1,46 0,63 2,09 0,05 0,02 0,07 1,46 0,05 0,056 0,292 1,46 0,54 1,37 0,37 1,59 2 0,07 0,03 0,10 1
555
Filippo Sgarbi
it ITA DF
Padova
28 1.997 4 0 4 1,46 0,07 1,53 0,06 0,00 0,06 1,46 0,06 0,146 0,292 1,46 2,54 2,74 -0,07 0,00 4 0,15 0,00 0,15 1
579
Michael Svoboda
at AUT DF
Venezia
27 1.998 3 2 5 1,46 1,08 2,54 0,05 0,04 0,09 1,46 0,05 0,081 0,292 1,46 1,54 2,06 0,92 1,86 3 0,11 0,07 0,18 1
630
Giovanni Zaro
it ITA DF
Cesena
32 1.994 1 0 1 1,46 0,11 1,57 0,04 0,00 0,04 1,46 0,04 0,086 0,292 1,46 -0,46 0,69 -0,11 0,00 1 0,03 0,00 0,03 2
346
Philippe Koffi
ci CIV FW
Catanzaro
24 2.002 1 0 1 1,43 0,05 1,48 0,85 0,03 0,88 0,64 0,38 0,205 0,478 1,43 -0,43 0,70 -0,05 0,00 0 0,60 0,00 0,60 1
211
Grégoire Defrel
mq MTQ FW
Modena
34 1.991 2 3 5 1,28 1,51 2,79 0,14 0,17 0,31 1,28 0,14 0,064 0,319 1,28 0,72 1,57 1,49 1,99 2 0,22 0,33 0,56 1
233
Filippo Distefano
it ITA FW
Carrarese
22 2.003 3 1 4 1,28 0,55 1,83 0,18 0,08 0,26 1,28 0,18 0,085 0,319 1,28 1,72 2,35 0,45 1,83 3 0,42 0,14 0,56 0
262
Daniel Fila
cz CZE FW
Empoli
23 2.002 2 0 2 1,28 0,08 1,36 0,26 0,02 0,28 1,28 0,26 0,116 0,319 1,28 0,72 1,57 -0,08 0,00 2 0,41 0,00 0,41 3
263
Seydou Fini
it ITA FW
Frosinone
19 2.006 1 1 2 1,28 0,51 1,79 0,41 0,16 0,58 1,28 0,41 0,319 0,319 1,28 -0,28 0,78 0,49 1,96 1 0,32 0,32 0,65 0
472
Cosimo Patierno
it ITA FW
Avellino
35 1.991 1 1 2 1,28 0,60 1,88 0,11 0,05 0,16 1,28 0,11 0,085 0,319 1,28 -0,28 0,78 0,40 1,68 1 0,08 0,08 0,17 6
550
Alessandro Seghetti
it ITA FW
Padova
22 2.004 3 0 3 1,28 0,07 1,35 0,19 0,01 0,20 1,28 0,19 0,128 0,319 1,28 1,72 2,35 -0,07 0,00 3 0,45 0,00 0,45 3
567
Laurs Skjellerup
dk DEN FW
Spezia
23 2.002 0 0 0 1,28 0,07 1,35 0,42 0,02 0,44 1,28 0,42 0,142 0,319 1,28 -1,28 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
568
Edoardo Soleri
it ITA FW
Spezia
28 1.997 1 0 1 1,28 0,12 1,40 0,14 0,01 0,16 1,28 0,14 0,080 0,319 1,28 -0,28 0,78 -0,12 0,00 1 0,11 0,00 0,11 4
12
Gabriele Alesi
it ITA MF
Catanzaro
22 2.004 3 0 3 1,23 0,11 1,34 0,15 0,01 0,17 1,23 0,15 0,082 0,245 1,23 1,77 2,44 -0,11 0,00 3 0,37 0,00 0,37 1
18
Mirko Antonucci
it ITA MF,FW
Bari
27 1.999 0 1 1 1,23 0,49 1,72 0,19 0,08 0,27 1,23 0,19 0,205 0,245 1,23 -1,23 0,00 0,51 2,02 0 0,00 0,16 0,16 0
27
Tommaso Augello
it ITA MF
Palermo
31 1.994 1 3 4 1,23 1,56 2,79 0,03 0,04 0,08 1,23 0,03 0,049 0,245 1,23 -0,23 0,81 1,44 1,92 1 0,03 0,08 0,11 1
89
Devid Bouah
it ITA MF
Carrarese
24 2.001 2 0 2 1,23 0,09 1,32 0,14 0,01 0,15 1,23 0,14 0,088 0,245 1,23 0,77 1,63 -0,09 0,00 2 0,23 0,00 0,23 1
135
Giuseppe Caso
it ITA MF
Monza
27 1.998 1 4 5 1,23 2,01 3,24 0,21 0,34 0,55 1,23 0,21 0,082 0,245 1,23 -0,23 0,81 1,99 1,99 1 0,17 0,68 0,85 1
152
Charlys
br BRA MF
Reggiana
22 2.004 1 2 3 1,23 1,13 2,36 0,05 0,05 0,10 1,23 0,05 0,041 0,245 1,23 -0,23 0,81 0,87 1,77 1 0,04 0,09 0,13 0
166
Patrick Ciurria
it ITA MF
Monza
31 1.995 1 2 3 1,23 1,08 2,31 0,07 0,06 0,13 1,23 0,07 0,068 0,245 1,23 -0,23 0,81 0,92 1,85 1 0,06 0,11 0,17 1
173
Christian Comotto
it ITA MF
Spezia
18 2.008 0 0 0 1,23 0,13 1,36 0,09 0,01 0,10 1,23 0,09 0,068 0,245 1,23 -1,23 0,00 -0,13 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
196
Marco D'Alessandro
it ITA MF
Catanzaro
35 1.991 2 4 6 1,23 2,03 3,26 0,08 0,13 0,21 1,23 0,08 0,094 0,245 1,23 0,77 1,63 1,97 1,97 2 0,13 0,26 0,39 0
234
Mehdi Dorval
dz ALG MF,DF
Bari
25 2.001 1 7 8 1,23 3,36 4,59 0,04 0,12 0,16 1,23 0,04 0,047 0,245 1,23 -0,23 0,81 3,64 2,09 1 0,03 0,24 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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