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2026-2027

Swiss Super League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Suíço (Swiss Super League) 2026-2027 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Suíço (Swiss Super League) · 2026-2027 · 290 registros np 11.8% sot 36% pk 88.2% ast 75%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,72

xA ⚡ méd. 0,34

xG+xA ⚡ méd. 1,05

xG/90 ⚡ méd. 0,18

xG/Fin ⚡ méd. 0,090

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,71

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 290

Swiss Super League · 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
83	Samuel Essende	cd COD	FW	Young Boys	28	1.998	10	3	13	8,55	2,33	10,88	0,98	0,27	1,24	6,78	0,77	0,178	0,427	8,55	1,45	1,17	0,67	1,29	8	1,14	0,34	1,48	2
47	Žan Celar	si SVN	FW	Basel	27	1.999	6	1	7	5,28	0,64	5,92	0,61	0,07	0,68	2,64	0,30	0,311	0,528	5,28	0,72	1,14	0,36	1,56	3	0,69	0,12	0,81	6
12	Aliou Badara Baldé	gn GUI	FW	St. Gallen	23	2.002	3	1	4	4,90	0,86	5,76	0,68	0,12	0,80	4,90	0,68	0,132	0,377	4,90	-1,90	0,61	0,14	1,16	3	0,42	0,14	0,56	8
137	Philippe Keny	sn SEN	FW	Zürich	27	1.999	3	1	4	4,78	0,72	5,50	0,60	0,09	0,69	3,01	0,38	0,217	0,478	4,78	-1,78	0,63	0,28	1,39	1	0,38	0,13	0,50	3
146	Samuel Krasniqi	ch SUI	FW,MF	Grasshopper	21	2.005	2	2	4	4,65	1,27	5,92	0,52	0,14	0,66	3,77	0,42	0,137	0,423	4,65	-2,65	0,43	0,73	1,57	1	0,22	0,22	0,44	—
36	Winsley Boteli	ch SUI	FW	Sion	20	2.006	6	4	10	4,27	2,44	6,71	0,68	0,39	1,06	3,39	0,54	0,153	0,427	4,27	1,73	1,40	1,56	1,64	5	0,95	0,63	1,58	4
73	Matteo Di Giusto	ch SUI	MF	Luzern	26	2.000	3	2	5	3,65	1,23	4,88	0,43	0,14	0,57	2,77	0,32	0,146	0,405	3,65	-0,65	0,82	0,77	1,62	2	0,35	0,23	0,59	2
196	Kingstone Mutandwa	zm ZAM	FW	Servette FC	23	2.003	3	0	3	3,52	0,12	3,64	0,91	0,03	0,95	2,64	0,68	0,235	0,440	3,52	-0,52	0,85	-0,12	0,00	2	0,78	0,00	0,78	4
190	Joel Monteiro	ch SUI	MF,FW	Young Boys	27	1.999	3	1	4	3,46	0,74	4,20	0,82	0,18	1,00	3,46	0,82	0,266	0,346	3,46	-0,46	0,87	0,26	1,35	3	0,71	0,24	0,95	2
238	Alvyn Sanches	ch SUI	MF	Young Boys	23	2.003	3	4	7	3,46	2,60	6,06	0,41	0,31	0,72	3,46	0,41	0,150	0,346	3,46	-0,46	0,87	1,40	1,54	3	0,36	0,47	0,83	1
189	Marcel Monsberger	at AUT	FW	Vaduz	25	2.001	4	1	5	3,39	0,83	4,22	0,41	0,10	0,51	3,39	0,41	0,113	0,377	3,39	0,61	1,18	0,17	1,20	4	0,48	0,12	0,60	2
232	Donat Rrudhani	xk KVX	MF	Sion	27	1.999	3	1	4	3,30	0,70	4,00	0,62	0,13	0,75	2,42	0,45	0,206	0,413	3,30	-0,30	0,91	0,30	1,43	2	0,56	0,19	0,75	1
67	Lukas Daschner	de GER	MF	St. Gallen	28	1.998	2	1	3	3,11	0,71	3,82	0,40	0,09	0,49	3,11	0,40	0,148	0,346	3,11	-1,11	0,64	0,29	1,40	2	0,26	0,13	0,38	—
119	Juan Ignacio Cabrera	de GER	MF	Vaduz	23	2.003	4	0	4	3,11	0,19	3,30	0,41	0,02	0,43	3,11	0,41	0,164	0,346	3,11	0,89	1,29	-0,19	0,00	4	0,52	0,00	0,52	—
64	Lutfi Dalipi	ch SUI	FW	Vaduz	20	2.006	3	8	11	3,01	4,42	7,43	0,34	0,50	0,83	3,01	0,34	0,188	0,377	3,01	-0,01	1,00	3,58	1,81	3	0,34	0,90	1,23	1
184	Daniel Mikołajewski	pl POL	FW	Luzern	20	2.006	4	3	7	2,77	1,69	4,46	0,49	0,30	0,79	1,88	0,34	0,146	0,461	2,77	1,23	1,45	1,31	1,78	3	0,71	0,53	1,25	5
253	Asane Sow	it ITA	FW,MF	Basel	20	2.006	3	4	7	2,64	2,16	4,80	0,42	0,34	0,76	2,64	0,42	0,139	0,377	2,64	0,36	1,14	1,84	1,86	3	0,48	0,63	1,11	—
100	Lukas Görtler	de GER	MF	St. Gallen	32	1.994	2	1	3	2,61	0,67	3,28	0,47	0,12	0,59	1,73	0,31	0,163	0,435	2,61	-0,61	0,77	0,33	1,50	1	0,36	0,18	0,54	—
150	Mathis Lambourde	fr FRA	MF	Servette FC	20	2.006	2	0	2	2,42	0,15	2,57	0,53	0,03	0,56	2,42	0,53	0,134	0,346	2,42	-0,42	0,83	-0,15	0,00	2	0,44	0,00	0,44	2
22	Samuele Bengondo	ch SUI	FW	Grasshopper	20	2.005	3	0	3	2,26	0,14	2,40	0,51	0,03	0,54	2,26	0,51	0,133	0,377	2,26	0,74	1,33	-0,14	0,00	3	0,67	0,00	0,67	—
118	Andrin Hunziker	ch SUI	FW	St. Gallen	23	2.003	2	0	2	2,26	0,13	2,39	0,70	0,04	0,74	2,26	0,70	0,161	0,377	2,26	-0,26	0,88	-0,13	0,00	2	0,62	0,00	0,62	3
127	Oscar Kabwit	cd COD	FW,MF	Luzern	21	2.005	2	1	3	2,26	0,65	2,91	0,43	0,12	0,55	2,26	0,43	0,141	0,377	2,26	-0,26	0,88	0,35	1,55	2	0,38	0,19	0,57	1
149	Brighton Labeau	mq MTQ	FW	Thun	30	1.996	3	0	3	2,26	0,10	2,36	0,34	0,01	0,35	2,26	0,34	0,161	0,377	2,26	0,74	1,33	-0,10	0,00	3	0,45	0,00	0,45	3
201	Rilind Nivokazi	xk KVX	FW	Sion	26	2.000	2	0	2	2,26	0,13	2,39	0,74	0,04	0,78	2,26	0,74	0,174	0,377	2,26	-0,26	0,88	-0,13	0,00	2	0,65	0,00	0,65	3
219	Elias Pihlström	se SWE	FW,MF	Lugano	20	2.006	3	1	4	2,26	0,70	2,96	0,55	0,17	0,71	2,26	0,55	0,141	0,377	2,26	0,74	1,33	0,30	1,43	3	0,72	0,24	0,97	2

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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): 11.8%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 36%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 88.2%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 75%

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