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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
105
Tommaso Corazza
it ITA MF
Vicenza Virtus
22 2.004 1 1 2 0,27 0,50 0,77 0,15 0,29 0,44 0,27 0,15 0,066 0,266 0,27 0,73 3,76 0,50 2,02 1 0,58 0,58 1,15 —
107
Giovanni Corradini
it ITA MF
Ascoli
23 2.002 0 0 0 0,27 0,03 0,30 0,06 0,01 0,06 0,27 0,06 0,066 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
116
Marco D'Alessandro
it ITA MF,FW
Catanzaro
35 1.991 1 0 1 0,27 0,01 0,28 0,37 0,01 0,38 0,27 0,37 0,266 0,266 0,27 0,73 3,76 -0,01 0,00 1 1,38 0,00 1,38 —
119
Colin Dagba
fr FRA MF
Carrarese
28 1.998 0 0 0 0,27 0,01 0,28 0,36 0,01 0,37 0,27 0,36 0,266 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
122
Samuele Damiani
it ITA MF
Ascoli
28 1.998 0 1 1 0,27 0,47 0,74 0,06 0,10 0,16 0,27 0,06 0,266 0,266 0,27 -0,27 0,00 0,53 2,12 0 0,00 0,22 0,22 —
129
Giacomo De Pieri
it ITA MF
Ascoli
19 2.006 0 1 1 0,27 0,47 0,74 0,16 0,28 0,44 0,27 0,16 0,266 0,266 0,27 -0,27 0,00 0,53 2,12 0 0,00 0,59 0,59 —
140
Luca Di Maggio
it ITA MF
Avellino
21 2.005 0 0 0 0,27 0,04 0,31 0,08 0,01 0,10 0,27 0,08 0,066 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
141
Francesco Di Mariano
it ITA MF
Padova
30 1.996 0 0 0 0,27 0,02 0,29 0,22 0,02 0,24 0,27 0,22 0,089 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
142
Stefano Di Mario
it ITA MF,DF
Virtus Entella
21 2.004 0 0 0 0,27 0,05 0,32 0,06 0,01 0,07 0,27 0,06 0,033 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
148
Mehdi Dorval
dz ALG MF
Catanzaro
25 2.001 0 0 0 0,27 0,03 0,30 0,07 0,01 0,08 0,27 0,07 0,044 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
150
Xavello Druiventak
nl NED MF,FW
Cesena
22 2.004 0 1 1 0,27 0,46 0,73 0,08 0,15 0,23 0,27 0,08 0,089 0,266 0,27 -0,27 0,00 0,54 2,18 0 0,00 0,32 0,32 —
152
Matteo Egan
ie IRL MF,DF
Empoli
18 2.007 0 1 1 0,27 0,48 0,75 0,09 0,15 0,24 0,27 0,09 0,089 0,266 0,27 -0,27 0,00 0,52 2,07 0 0,00 0,32 0,32 2
176
Pietro Fusi
it ITA MF
Padova
28 1.998 1 0 1 0,27 0,03 0,30 0,08 0,01 0,09 0,27 0,08 0,066 0,266 0,27 0,73 3,76 -0,03 0,00 1 0,29 0,00 0,29 4
195
Matteo Guidi
it ITA MF
Cesena
23 2.003 0 1 1 0,27 0,47 0,74 0,08 0,15 0,23 0,27 0,08 0,053 0,266 0,27 -0,27 0,00 0,53 2,13 0 0,00 0,31 0,31 —
198
Emmanuel Gyasi
gh GHA MF
Palermo
32 1.994 0 0 0 0,27 0,02 0,29 0,25 0,01 0,27 0,27 0,25 0,133 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
203
Edoardo Iannoni
it ITA MF
Hellas Verona
25 2.001 1 1 2 0,27 0,50 0,77 0,12 0,22 0,34 0,27 0,12 0,089 0,266 0,27 0,73 3,76 0,50 1,98 1 0,44 0,44 0,89 —
218
Grigoris Kastanos
cy CYP MF
Hellas Verona
28 1.998 0 0 0 0,27 0,04 0,31 0,14 0,02 0,17 0,27 0,14 0,053 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
224
Rachid Kouda
bf BFA MF
Mantova
24 2.002 0 0 0 0,27 0,04 0,31 0,08 0,01 0,10 0,27 0,08 0,066 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
226
Justin Kumi
it ITA MF
Juve Stabia
22 2.004 0 0 0 0,27 0,02 0,29 0,80 0,06 0,87 0,27 0,80 0,089 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
233
Nunzio Lella
it ITA MF
Hellas Verona
26 2.000 0 0 0 0,27 0,02 0,29 0,23 0,01 0,25 0,27 0,23 0,133 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
234
Giuseppe Leone
it ITA MF
Pisa
25 2.001 1 0 1 0,27 0,04 0,31 0,06 0,01 0,07 0,27 0,06 0,066 0,266 0,27 0,73 3,76 -0,04 0,00 1 0,23 0,00 0,23 —
238
Adin Ličina
de GER MF,FW
Cremonese
19 2.007 1 1 2 0,27 0,50 0,77 0,11 0,21 0,32 0,27 0,11 0,089 0,266 0,27 0,73 3,76 0,50 1,98 1 0,41 0,41 0,83 —
253
Mattia Maita
it ITA MF
Benevento
33 1.993 0 2 2 0,27 0,91 1,18 0,05 0,18 0,24 0,27 0,05 0,033 0,266 0,27 -0,27 0,00 1,09 2,20 0 0,00 0,40 0,40 1
254
Antoine Makoumbou
cg CGO MF
Sampdoria
28 1.998 0 0 0 0,27 0,02 0,29 0,07 0,00 0,08 0,27 0,07 0,133 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
263
Jacopo Martini
it ITA MF
Carrarese
21 2.004 0 0 0 0,27 0,01 0,28 0,11 0,00 0,12 0,27 0,11 0,133 0,266 0,27 -0,27 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —

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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