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2025-2026

Swiss Super League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Suíço (Swiss Super League) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Suíço (Swiss Super League) · 2025-2026 · 387 registros np 10.3% sot 30.6% pk 72.1% ast 67.1%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,90

xA ⚡ méd. 0,77

xG+xA ⚡ méd. 2,67

xG/90 ⚡ méd. 0,16

xG/Fin ⚡ méd. 0,080

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,87

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 387

Swiss Super League · 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
9	Albian Ajeti	ch SUI	FW	Basel	28	1.997	4	1	5	6,91	1,04	7,95	0,38	0,06	0,43	6,91	0,38	0,108	0,346	6,91	-2,91	0,58	-0,04	0,97	4	0,22	0,05	0,27	11
158	Christopher Ibayi	cg CGO	FW	Thun	30	1.995	10	4	14	6,91	2,32	9,23	0,38	0,13	0,51	6,91	0,38	0,154	0,346	6,91	3,09	1,45	1,68	1,73	10	0,56	0,22	0,78	24
278	Matthias Phaeton	gp GLP	FW,MF	Zürich	25	2.000	7	1	8	6,91	0,84	7,75	0,39	0,05	0,44	6,91	0,39	0,173	0,346	6,91	0,09	1,01	0,16	1,20	7	0,40	0,06	0,45	6
375	Christian Witzig	ch SUI	MF	St. Gallen	24	2.001	4	3	7	6,61	1,83	8,44	0,30	0,08	0,38	5,89	0,27	0,144	0,294	6,18	-2,61	0,61	1,17	1,64	4	0,18	0,14	0,32	7
384	Steven Zuber	ch SUI	MF,FW	Zürich	33	1.991	4	3	7	6,61	1,94	8,55	0,37	0,11	0,48	5,89	0,33	0,127	0,315	6,61	-2,61	0,61	1,06	1,55	3	0,22	0,17	0,39	1
232	Franz-Ethan Meichtry	ch SUI	MF	Thun	20	2.005	8	3	11	6,47	1,95	8,42	0,33	0,10	0,43	6,47	0,33	0,108	0,294	6,47	1,53	1,24	1,05	1,54	8	0,41	0,15	0,56	2
310	Alvyn Sanches	ch SUI	MF	Young Boys	22	2.003	10	6	16	6,47	3,40	9,87	0,30	0,16	0,46	6,47	0,30	0,144	0,294	6,47	3,53	1,54	2,60	1,77	10	0,47	0,28	0,75	2
139	Lukas Görtler	de GER	MF	St. Gallen	31	1.994	9	7	16	6,42	3,86	10,28	0,22	0,13	0,36	3,53	0,12	0,117	0,401	6,42	2,58	1,40	3,14	1,81	5	0,31	0,24	0,56	3
75	Yanis Cimignani	fr FRA	MF	Lugano	23	2.002	3	1	4	6,18	0,94	7,12	0,21	0,03	0,25	6,18	0,21	0,121	0,294	6,18	-3,18	0,49	0,06	1,06	3	0,10	0,03	0,14	3
363	Alan Virginius	fr FRA	MF	Young Boys	22	2.003	6	9	15	6,18	4,86	11,04	0,35	0,27	0,62	6,18	0,35	0,155	0,294	6,18	-0,18	0,97	4,14	1,85	6	0,34	0,51	0,85	4
249	Nikolas Muci	ch SUI	FW	Grasshopper	22	2.003	3	1	4	5,94	0,79	6,73	0,55	0,07	0,62	4,49	0,42	0,160	0,396	5,94	-2,94	0,51	0,21	1,26	1	0,28	0,09	0,37	6
290	Damienus Reverson	nl NED	FW	Zürich	21	2.003	6	0	6	5,88	0,26	6,14	0,46	0,02	0,48	5,88	0,46	0,190	0,346	5,88	0,12	1,02	-0,26	0,00	6	0,47	0,00	0,47	8
192	Benjamin Kololli	xk KVX	MF,FW	Sion	33	1.992	7	2	9	5,83	1,26	7,09	0,39	0,09	0,48	2,94	0,20	0,146	0,416	5,83	1,17	1,20	0,74	1,58	3	0,47	0,14	0,61	6
175	Junior Kadile	fr FRA	MF	Servette FC	22	2.002	6	10	16	5,72	5,30	11,02	0,47	0,44	0,91	5,00	0,41	0,140	0,294	5,30	0,28	1,05	4,70	1,89	6	0,49	0,82	1,32	1
161	Kastriot Imeri	ch SUI	MF	Thun	25	2.000	6	8	14	5,59	4,33	9,92	0,33	0,26	0,59	5,59	0,33	0,108	0,294	5,59	0,41	1,07	3,67	1,85	6	0,36	0,48	0,84	4
144	Jérémy Guillemenot	ch SUI	FW,MF	Servette FC	27	1.998	7	3	10	5,56	1,76	7,32	0,43	0,14	0,57	4,84	0,37	0,168	0,371	5,56	1,44	1,26	1,24	1,70	6	0,54	0,23	0,77	7
88	Olivier Custodio	ch SUI	MF	Lausanne-Sport	30	1.995	3	4	7	5,43	2,31	7,74	0,19	0,08	0,27	4,71	0,17	0,143	0,319	5,43	-2,43	0,55	1,69	1,73	2	0,11	0,14	0,25	2
142	Anto Grgić	ch SUI	MF	Lugano	28	1.996	7	6	13	5,37	3,28	8,65	0,15	0,09	0,24	1,77	0,05	0,179	0,488	5,37	1,63	1,30	2,72	1,83	2	0,20	0,17	0,37	2
288	Nils Reichmuth	ch SUI	MF	Thun	23	2.002	4	3	7	5,30	1,86	7,16	0,33	0,12	0,45	5,30	0,33	0,108	0,294	5,30	-1,30	0,76	1,14	1,61	4	0,25	0,19	0,44	2
115	Samuel Essende	cd COD	FW	Young Boys	27	1.998	4	1	5	5,24	0,83	6,07	0,55	0,09	0,64	3,80	0,40	0,138	0,403	5,24	-1,24	0,76	0,17	1,21	2	0,42	0,11	0,53	3
225	Jahnoah Markelo	sr SUR	FW,MF	Zürich	22	2.003	2	3	5	5,21	1,76	6,97	0,50	0,17	0,66	4,49	0,43	0,168	0,372	5,21	-3,21	0,38	1,24	1,71	1	0,19	0,29	0,48	0
308	Ibrahim Salah	ma MAR	MF,FW	Basel	23	2.001	3	3	6	5,00	1,85	6,85	0,36	0,13	0,50	5,00	0,36	0,119	0,294	5,00	-2,00	0,60	1,15	1,62	3	0,22	0,22	0,44	1
201	Brighton Labeau	mq MTQ	FW	Thun	29	1.996	3	2	5	4,84	1,36	6,20	0,21	0,06	0,27	4,84	0,21	0,101	0,346	4,84	-1,84	0,62	0,64	1,47	3	0,13	0,09	0,22	12
168	Ali Kabacalman	ch SUI	MF	Sion	29	1.995	3	2	5	4,78	1,14	5,92	0,14	0,03	0,18	1,18	0,04	0,208	0,437	3,93	-1,78	0,63	0,86	1,76	0	0,09	0,06	0,15	1
41	Théo Berdayes	ch SUI	MF,FW	Sion	23	2.002	2	3	5	4,71	1,68	6,39	0,28	0,10	0,38	4,71	0,28	0,147	0,294	4,71	-2,71	0,42	1,32	1,78	2	0,12	0,18	0,30	0

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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 Swiss Super League:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.3%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.6%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 72.1%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 67.1%

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