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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
81	Ebrima Colley	gm GAM	MF,FW	Young Boys	25	2.000	2	0	2	1,77	0,18	1,95	0,36	0,04	0,40	1,77	0,36	0,084	0,294	1,77	0,23	1,13	-0,18	0,00	2	0,41	0,00	0,41	3
165	Alexandre Jankewitz	ch SUI	MF	FC Winterthur	23	2.001	2	3	5	1,77	1,58	3,35	0,07	0,07	0,14	1,77	0,07	0,147	0,294	1,77	0,23	1,13	1,42	1,90	2	0,08	0,13	0,21	1
227	Samuel Marques	ch SUI	MF,DF	Grasshopper	20	2.005	1	3	4	1,77	1,60	3,37	0,12	0,11	0,23	1,77	0,12	0,110	0,294	1,77	-0,77	0,57	1,40	1,87	1	0,07	0,21	0,28	1
241	Florent Mollet	fr FRA	MF,FW	Lausanne-Sport	33	1.991	2	1	3	1,77	0,68	2,45	0,13	0,05	0,19	1,77	0,13	0,080	0,294	1,77	0,23	1,13	0,32	1,47	2	0,15	0,08	0,23	4
314	Randy Schneider	ph PHI	MF,FW	FC Winterthur	23	2.001	2	3	5	1,77	1,72	3,49	0,08	0,08	0,17	1,77	0,08	0,059	0,294	1,77	0,23	1,13	1,28	1,74	2	0,10	0,14	0,24	2
334	Mihailo Stevanovic	rs SRB	MF	St. Gallen	23	2.002	2	1	3	1,77	0,62	2,39	0,20	0,07	0,27	1,77	0,20	0,110	0,294	1,77	0,23	1,13	0,38	1,62	2	0,23	0,11	0,34	1
98	Nevio Di Giusto	ch SUI	FW,MF	Zürich	20	2.005	1	1	2	1,73	0,63	2,36	0,30	0,11	0,41	1,73	0,30	0,115	0,346	1,73	-0,73	0,58	0,37	1,60	1	0,17	0,17	0,35	0
137	Christian Gomis	sn SEN	FW	FC Winterthur	24	2.000	2	0	2	1,73	0,07	1,80	0,35	0,01	0,37	1,73	0,35	0,192	0,346	1,73	0,27	1,16	-0,07	0,00	2	0,41	0,00	0,41	6
349	Emanuel Tsimba	ch SUI	FW	Grasshopper	19	2.006	1	0	1	1,73	0,07	1,80	0,27	0,01	0,28	1,73	0,27	0,192	0,346	1,73	-0,73	0,58	-0,07	0,00	1	0,16	0,00	0,16	1
119	Fabio Fehr	ch SUI	DF	Thun	25	2.000	2	7	9	1,71	3,70	5,41	0,07	0,16	0,23	1,71	0,07	0,050	0,244	1,71	0,29	1,17	3,30	1,89	2	0,08	0,29	0,38	1
124	Sékou Fofana	ci CIV	DF	Lausanne-Sport	22	2.003	3	2	5	1,71	1,20	2,91	0,09	0,06	0,16	1,71	0,09	0,068	0,244	1,71	1,29	1,75	0,80	1,66	3	0,16	0,11	0,27	0
261	Chima Okoroji	ng NGA	DF,MF	St. Gallen	28	1.997	3	3	6	1,71	1,66	3,37	0,05	0,05	0,10	1,71	0,05	0,071	0,244	1,71	1,29	1,75	1,34	1,81	3	0,09	0,09	0,18	0
385	Luca Zuffi	ch SUI	MF	FC Winterthur	35	1.990	1	0	1	1,60	0,06	1,66	0,07	0,00	0,07	0,88	0,04	0,229	0,401	1,60	-0,60	0,62	-0,06	0,00	0	0,04	0,00	0,04	0
47	Brian Beyer	fr FRA	MF,FW	FC Winterthur	28	1.996	1	1	2	1,47	0,57	2,04	0,29	0,11	0,40	1,47	0,29	0,147	0,294	1,47	-0,47	0,68	0,43	1,74	1	0,20	0,20	0,39	3
89	Lucien Dähler	ch SUI	DF	Thun	24	2.001	1	2	3	1,47	1,11	2,58	0,10	0,08	0,18	1,47	0,10	0,092	0,244	1,47	-0,47	0,68	0,89	1,81	1	0,07	0,14	0,21	1
90	Flavius Daniliuc	at AUT	DF	Basel	24	2.001	2	0	2	1,47	0,10	1,57	0,06	0,00	0,06	1,47	0,06	0,122	0,244	1,47	0,53	1,36	-0,10	0,00	2	0,08	0,00	0,08	3
198	Samuel Krasniqi	ch SUI	MF	Grasshopper	20	2.005	1	2	3	1,47	1,11	2,58	0,10	0,08	0,18	1,47	0,10	0,092	0,294	1,47	-0,47	0,68	0,89	1,80	1	0,07	0,14	0,20	3
234	Bung Meng Freimann	ch SUI	DF	Luzern	19	2.005	3	0	3	1,47	0,10	1,57	0,05	0,00	0,05	1,47	0,05	0,113	0,244	1,47	1,53	2,05	-0,10	0,00	3	0,10	0,00	0,10	1
244	Genís Montolio	es ESP	DF	Thun	29	1.996	4	1	5	1,47	0,69	2,16	0,07	0,03	0,11	1,47	0,07	0,059	0,244	1,47	2,53	2,73	0,31	1,45	4	0,19	0,05	0,24	2
255	Lilian Njoh	cm CMR	DF,MF	Servette FC	23	2.001	1	9	10	1,47	4,59	6,06	0,05	0,16	0,21	1,47	0,05	0,098	0,244	1,47	-0,47	0,68	4,41	1,96	1	0,03	0,31	0,35	2
296	Fabian Rohner	ch SUI	MF,DF	FC Winterthur	26	1.998	0	2	2	1,47	1,09	2,56	0,12	0,09	0,21	1,47	0,12	0,113	0,294	1,47	-1,47	0,00	0,91	1,83	0	0,00	0,16	0,16	0
325	Karim Sow	ch SUI	DF	Lausanne-Sport	22	2.003	1	1	2	1,47	0,60	2,07	0,05	0,02	0,07	1,47	0,05	0,122	0,244	1,47	-0,47	0,68	0,40	1,67	1	0,04	0,04	0,07	5
340	Simone Stroscio	ch SUI	MF,DF	Grasshopper	21	2.003	2	0	2	1,47	0,11	1,58	0,05	0,00	0,06	1,47	0,05	0,105	0,294	1,47	0,53	1,36	-0,11	0,00	2	0,07	0,00	0,07	3
67	Kevin Carlos	es ESP	FW	Basel	24	2.001	1	0	1	1,38	0,04	1,42	1,10	0,03	1,13	1,38	1,10	0,276	0,346	1,38	-0,38	0,72	-0,04	0,00	1	0,80	0,00	0,80	1
79	Óscar Clemente	es ESP	FW	Grasshopper	26	1.999	2	0	2	1,38	0,10	1,48	0,11	0,01	0,11	1,38	0,11	0,115	0,346	1,38	0,62	1,45	-0,10	0,00	2	0,15	0,00	0,15	1

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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