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2026-2027
 Serie B Italia / Jogadores / Produção Ofensiva

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
207
Rareş Ilie
ro ROU MF
Mantova
23 2.003 1 1 2 1,06 0,59 1,65 0,32 0,17 0,49 1,06 0,32 0,152 0,266 1,06 -0,06 0,94 0,41 1,70 1 0,30 0,30 0,59 —
211
Lorenzo Insigne
it ITA MF,FW
Sampdoria
35 1.991 2 0 2 1,06 0,07 1,13 0,45 0,03 0,48 1,06 0,45 0,118 0,266 1,06 0,94 1,88 -0,07 0,00 2 0,85 0,00 0,85 2
316
Andrea Petagna
it ITA FW
Pisa
31 1.995 0 0 0 1,06 0,07 1,13 0,33 0,02 0,35 0,31 0,10 0,133 0,313 0,63 -1,06 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
339
Filippo Ranocchia
it ITA MF
Palermo
25 2.001 1 0 1 1,06 0,10 1,16 0,27 0,03 0,29 1,06 0,27 0,082 0,266 1,06 -0,06 0,94 -0,10 0,00 1 0,25 0,00 0,25 —
355
Francesco Ruocco
it ITA MF
Mantova
25 2.001 4 0 4 1,06 0,10 1,16 0,27 0,02 0,29 1,06 0,27 0,106 0,266 1,06 2,94 3,76 -0,10 0,00 4 1,01 0,00 1,01 —
113
Luigi Cuppone
it ITA FW
Virtus Entella
29 1.997 1 0 1 0,94 0,06 1,00 0,29 0,02 0,31 0,94 0,29 0,085 0,313 0,94 0,06 1,06 -0,06 0,00 1 0,31 0,00 0,31 4
220
Philippe Koffi
ci CIV FW,MF
Catanzaro
24 2.002 0 0 0 0,94 0,05 0,99 0,24 0,01 0,25 0,94 0,24 0,117 0,313 0,94 -0,94 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
236
Mehdi Léris
dz ALG FW,MF
Pisa
28 1.998 0 0 0 0,94 0,07 1,01 0,30 0,02 0,33 0,94 0,30 0,134 0,313 0,94 -0,94 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
268
Silvio Merkaj
al ALB FW
Vicenza Virtus
28 1.997 1 1 2 0,94 0,51 1,45 0,31 0,17 0,48 0,94 0,31 0,157 0,313 0,94 0,06 1,06 0,49 1,96 1 0,33 0,33 0,67 1
295
Giacomo Olzer
it ITA FW
Modena
25 2.001 2 0 2 0,94 0,06 1,00 0,30 0,02 0,32 0,94 0,30 0,117 0,313 0,94 1,06 2,13 -0,06 0,00 2 0,65 0,00 0,65 1
328
Filippo Pittarello
it ITA FW
Pisa
30 1.996 1 1 2 0,94 0,59 1,53 0,47 0,30 0,77 0,94 0,47 0,117 0,313 0,94 0,06 1,06 0,41 1,69 1 0,50 0,50 1,00 1
331
Joel Pohjanpalo
fi FIN FW
Palermo
32 1.994 1 2 3 0,94 1,04 1,98 0,21 0,23 0,44 0,94 0,21 0,117 0,313 0,94 0,06 1,06 0,96 1,92 1 0,22 0,44 0,67 —
341
Nicola Rauti
it ITA FW
Vicenza Virtus
26 2.000 1 1 2 0,94 0,51 1,45 0,55 0,30 0,84 0,94 0,55 0,157 0,313 0,94 0,06 1,06 0,49 1,96 1 0,58 0,58 1,16 1
378
Steven Shpendi
al ALB FW
Empoli
23 2.003 1 0 1 0,94 0,04 0,98 0,27 0,01 0,28 0,94 0,27 0,157 0,313 0,94 0,06 1,06 -0,04 0,00 1 0,28 0,00 0,28 1
386
Danel Sinani
lu LUX FW
Sampdoria
29 1.997 0 0 0 0,94 0,08 1,02 0,32 0,03 0,34 0,94 0,32 0,094 0,313 0,94 -0,94 0,00 -0,08 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
411
Gennaro Tutino
it ITA FW
Sampdoria
30 1.996 1 0 1 0,94 0,05 0,99 0,25 0,01 0,27 0,94 0,25 0,134 0,313 0,94 0,06 1,06 -0,05 0,00 1 0,27 0,00 0,27 6
428
Vanja Vlahović
rs SRB FW
Mantova
22 2.004 2 1 3 0,94 0,60 1,54 0,59 0,37 0,96 0,94 0,59 0,117 0,313 0,94 1,06 2,13 0,40 1,67 2 1,25 0,62 1,87 1
405
Daniel Tonoli
it ITA DF
Modena
24 2.002 0 2 2 0,83 1,00 1,83 0,17 0,20 0,37 0,83 0,17 0,104 0,278 0,83 -0,83 0,00 1,00 2,00 0 0,00 0,40 0,40 4
26
Tjaš Begić
si SVN MF
Sampdoria
23 2.003 1 0 1 0,80 0,05 0,85 0,37 0,02 0,40 0,80 0,37 0,114 0,266 0,80 0,20 1,25 -0,05 0,00 1 0,47 0,00 0,47 —
43
Alessandro Bianco
it ITA MF
Modena
24 2.002 0 1 1 0,80 0,56 1,36 0,16 0,12 0,28 0,80 0,16 0,061 0,266 0,80 -0,80 0,00 0,44 1,77 0 0,00 0,21 0,21 1
185
Fabio Gerli
it ITA MF
Cremonese
29 1.996 0 0 0 0,80 0,05 0,85 0,17 0,01 0,18 0,80 0,17 0,114 0,266 0,80 -0,80 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
217
Nermin Karic
se SWE MF
Juve Stabia
27 1.999 0 0 0 0,80 0,06 0,86 0,25 0,02 0,27 0,80 0,25 0,089 0,266 0,80 -0,80 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
223
Christian Kouan
ci CIV MF,FW
Benevento
27 1.999 0 1 1 0,80 0,47 1,27 0,24 0,14 0,38 0,80 0,24 0,114 0,266 0,80 -0,80 0,00 0,53 2,13 0 0,00 0,30 0,30 1
242
Vasco Lopes
cv CPV MF
FC Südtirol
27 1.999 1 1 2 0,80 0,56 1,36 0,23 0,16 0,39 0,80 0,23 0,089 0,266 0,80 0,20 1,25 0,44 1,80 1 0,29 0,29 0,58 —
302
Martin Palumbo
no NOR MF
Avellino
24 2.002 0 2 2 0,80 1,07 1,87 0,17 0,23 0,41 0,80 0,17 0,133 0,266 0,80 -0,80 0,00 0,93 1,87 0 0,00 0,43 0,43 —

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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