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2026-2027
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia)  ·  2026-2027  ·  441 registros np 8.9% sot 28.6% pk 75% ast 84.4%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,29
xA ⚡ méd. 0,14
xG+xA ⚡ méd. 0,43
xG/90 ⚡ méd. 0,15
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,29
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 441
Serie B Italia  ·  2026-2027
# 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
377
Cristian Shpendi
al ALB FW
Cesena
23 2.003 6 0 6 2,63 0,06 2,69 0,56 0,01 0,57 1,88 0,40 0,239 0,376 2,63 3,37 2,28 -0,06 0,00 5 1,28 0,00 1,28 11
360
Francesco Salvemini
it ITA FW
Benevento
30 1.996 2 0 2 2,32 0,05 2,37 0,47 0,01 0,48 1,57 0,32 0,232 0,386 2,32 -0,32 0,86 -0,05 0,00 1 0,40 0,00 0,40 2
51
Federico Bonazzoli
it ITA FW
Cremonese
29 1.997 3 1 4 2,19 0,63 2,82 0,52 0,15 0,67 2,19 0,52 0,110 0,313 2,19 0,81 1,37 0,37 1,58 3 0,71 0,24 0,95 —
143
Antonio Di Nardo
it ITA FW
Juve Stabia
28 1.998 3 0 3 2,00 0,07 2,07 0,76 0,03 0,79 1,25 0,48 0,182 0,401 2,00 1,00 1,50 -0,07 0,00 2 1,14 0,00 1,14 —
9
Giuseppe Ambrosino
it ITA FW
Modena
23 2.003 2 2 4 1,88 1,08 2,96 0,39 0,22 0,61 1,88 0,39 0,094 0,313 1,88 0,12 1,06 0,92 1,84 2 0,41 0,41 0,82 2
79
Giuseppe Caso
it ITA FW,MF
Modena
27 1.998 2 0 2 1,88 0,14 2,02 0,44 0,03 0,47 1,88 0,44 0,099 0,313 1,88 0,12 1,06 -0,14 0,00 2 0,47 0,00 0,47 1
382
Andrea Silipo
it ITA MF
Ascoli
25 2.001 3 0 3 1,86 0,08 1,94 0,52 0,02 0,55 1,86 0,52 0,155 0,266 1,86 1,14 1,61 -0,08 0,00 3 0,85 0,00 0,85 2
365
Amin Sarr
se SWE MF,FW
Hellas Verona
25 2.001 2 1 3 1,81 0,57 2,38 0,41 0,13 0,54 1,06 0,24 0,165 0,363 1,81 0,19 1,10 0,43 1,77 1 0,45 0,23 0,68 1
197
Guiu
es ESP MF,FW
Virtus Entella
26 2.000 1 2 3 1,59 0,98 2,57 0,35 0,21 0,56 1,59 0,35 0,106 0,266 1,59 -0,59 0,63 1,02 2,05 1 0,22 0,43 0,65 5
200
Liam Henderson
sct SCO MF
Sampdoria
30 1.996 1 0 1 1,59 0,11 1,70 0,34 0,02 0,36 1,59 0,34 0,114 0,266 1,59 -0,59 0,63 -0,11 0,00 1 0,21 0,00 0,21 2
215
Dennis Johnsen
no NOR MF,FW
Palermo
28 1.998 3 4 7 1,59 2,07 3,66 0,41 0,53 0,93 1,59 0,41 0,106 0,266 1,59 1,41 1,88 1,93 1,93 3 0,76 1,02 1,78 2
2
Fabio Abiuso
gr GRE FW
Carrarese
23 2.003 1 0 1 1,57 0,09 1,66 0,35 0,02 0,37 1,57 0,35 0,104 0,313 1,57 -0,57 0,64 -0,09 0,00 1 0,22 0,00 0,22 —
284
Samuele Mulattieri
it ITA FW
Hellas Verona
26 2.000 2 1 3 1,57 0,54 2,11 0,35 0,12 0,47 1,57 0,35 0,196 0,313 1,57 0,43 1,28 0,46 1,84 2 0,44 0,22 0,67 1
356
Raffaele Russo
it ITA FW,MF
Avellino
27 1.999 3 1 4 1,57 0,59 2,16 0,33 0,12 0,45 1,57 0,33 0,174 0,313 1,57 1,43 1,92 0,41 1,70 3 0,62 0,21 0,83 1
229
Tobias Lauritsen
no NOR FW
Sampdoria
29 1.997 0 1 1 1,38 0,51 1,89 1,11 0,41 1,52 0,63 0,50 0,344 0,313 0,94 -1,38 0,00 0,49 1,96 0 0,00 0,80 0,80 1
418
Dominic Vavassori
it ITA MF
Palermo
20 2.005 2 0 2 1,33 0,08 1,41 0,35 0,02 0,37 1,33 0,35 0,133 0,266 1,33 0,67 1,51 -0,08 0,00 2 0,52 0,00 0,52 —
86
Salvatore Cerbone
it ITA FW
Hellas Verona
18 2.007 2 0 2 1,25 0,03 1,28 1,31 0,03 1,34 1,25 1,31 0,313 0,313 1,25 0,75 1,60 -0,03 0,00 2 2,09 0,00 2,09 1
90
Walid Cheddira
ma MAR FW
Avellino
28 1.998 1 0 1 1,25 0,05 1,30 0,53 0,02 0,55 1,25 0,53 0,209 0,313 1,25 -0,25 0,80 -0,05 0,00 1 0,42 0,00 0,42 —
118
Simone D'Uffizi
it ITA FW,MF
Ascoli
22 2.004 1 0 1 1,25 0,06 1,31 0,27 0,01 0,28 1,25 0,27 0,139 0,313 1,25 -0,25 0,80 -0,06 0,00 1 0,21 0,00 0,21 1
190
Ettore Gliozzi
it ITA FW
Mantova
31 1.995 1 1 2 1,25 0,65 1,90 0,37 0,19 0,56 1,25 0,37 0,096 0,313 1,25 -0,25 0,80 0,35 1,55 1 0,29 0,29 0,59 2
407
Mattéo Tramoni
fr FRA FW,MF
Pisa
26 2.000 1 2 3 1,25 1,16 2,41 0,33 0,30 0,63 1,25 0,33 0,096 0,313 1,25 -0,25 0,80 0,84 1,73 1 0,26 0,53 0,79 1
61
Matteo Brunori
it ITA FW
Ascoli
31 1.994 1 0 1 1,06 0,05 1,11 0,74 0,04 0,77 0,31 0,22 0,133 0,532 1,06 -0,06 0,94 -0,05 0,00 0 0,69 0,00 0,69 —
95
Pietro Cianci
it ITA FW
Arezzo
30 1.996 2 1 3 1,06 0,44 1,50 0,31 0,13 0,43 0,31 0,09 0,266 0,532 1,06 0,94 1,88 0,56 2,27 1 0,58 0,29 0,87 2
165
Antonio Fiori
it ITA MF,FW
Cesena
23 2.003 1 0 1 1,06 0,06 1,12 0,30 0,02 0,32 1,06 0,30 0,097 0,266 1,06 -0,06 0,94 -0,06 0,00 1 0,29 0,00 0,29 2
204
Pietro Iemmello
it ITA MF
Catanzaro
34 1.992 2 0 2 1,06 0,08 1,14 0,22 0,02 0,24 1,06 0,22 0,076 0,266 1,06 0,94 1,88 -0,08 0,00 2 0,42 0,00 0,42 —

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): 8.9%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 28.6%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 75%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 84.4%

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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