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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
130	Lindrit Kamberi	ch SUI	DF	Zürich	27	1.999	2	0	2	2,14	0,10	2,24	0,24	0,01	0,25	2,14	0,24	0,194	0,356	2,14	-0,14	0,94	-0,10	0,00	2	0,22	0,00	0,22	—
93	Leon Frokaj	xk KVX	MF	St. Gallen	21	2.005	1	0	1	2,07	0,13	2,20	0,42	0,03	0,44	2,07	0,42	0,148	0,346	2,07	-1,07	0,48	-0,13	0,00	1	0,20	0,00	0,20	—
226	Nils Reichmuth	cl CHI	MF	Thun	24	2.002	2	1	3	2,07	0,62	2,69	0,31	0,09	0,40	2,07	0,31	0,094	0,346	2,07	-0,07	0,96	0,38	1,61	2	0,30	0,15	0,45	—
194	Samuel Mráz	sk SVK	FW	Servette FC	29	1.997	1	0	1	2,01	0,13	2,14	0,56	0,04	0,60	1,13	0,32	0,126	0,377	1,51	-1,01	0,50	-0,13	0,00	1	0,28	0,00	0,28	3
245	Dominik Schwizer	ch SUI	DF	Vaduz	30	1.996	2	0	2	1,95	0,06	2,01	0,39	0,01	0,40	1,07	0,21	0,325	0,488	1,95	0,05	1,03	-0,06	0,00	1	0,40	0,00	0,40	1
29	Diego Besio	ch SUI	FW	St. Gallen	20	2.006	0	1	1	1,88	0,58	2,46	0,89	0,28	1,16	1,88	0,89	0,269	0,377	1,88	-1,88	0,00	0,42	1,71	0	0,00	0,47	0,47	—
123	Omar Janneh	es ESP	FW	Lausanne-Sport	20	2.006	1	1	2	1,88	0,67	2,55	0,24	0,09	0,32	1,88	0,24	0,118	0,377	1,88	-0,88	0,53	0,33	1,49	1	0,13	0,13	0,25	3
2	Amir Abrashi	al ALB	MF,FW	Grasshopper	36	1.990	2	1	3	1,73	0,56	2,29	0,24	0,08	0,32	1,73	0,24	0,216	0,346	1,73	0,27	1,16	0,44	1,78	2	0,28	0,14	0,41	—
24	Théo Berdayes	ch SUI	MF	Sion	24	2.002	1	1	2	1,73	0,64	2,37	0,46	0,17	0,63	1,73	0,46	0,173	0,346	1,73	-0,73	0,58	0,36	1,56	1	0,27	0,27	0,53	—
49	Ylyas Chouaref	mt MLT	MF,FW	Sion	25	2.000	2	2	4	1,73	1,18	2,91	0,37	0,26	0,63	1,73	0,37	0,173	0,346	1,73	0,27	1,16	0,82	1,70	2	0,43	0,43	0,87	—
60	Daniel Correia	ch SUI	MF	Lugano	23	2.002	2	0	2	1,73	0,15	1,88	0,27	0,02	0,29	1,73	0,27	0,115	0,346	1,73	0,27	1,16	-0,15	0,00	2	0,31	0,00	0,31	—
82	Umeh Emmanuel	ng NGA	MF	Zürich	22	2.004	4	2	6	1,73	1,18	2,91	0,21	0,14	0,36	1,73	0,21	0,108	0,346	1,73	2,27	2,31	0,82	1,70	4	0,49	0,24	0,73	2
85	Christian Fassnacht	ch SUI	MF	Young Boys	32	1.993	4	1	5	1,73	0,69	2,42	0,34	0,14	0,48	1,73	0,34	0,192	0,346	1,73	2,27	2,31	0,31	1,45	4	0,80	0,20	1,00	2
287	Mattia Zanotti	it ITA	MF,DF	Lugano	23	2.003	0	1	1	1,73	0,60	2,33	0,41	0,14	0,55	1,73	0,41	0,288	0,346	1,73	-1,73	0,00	0,40	1,67	0	0,00	0,24	0,24	—
11	Florian Ayé	fr FRA	FW	Servette FC	29	1.997	0	0	0	1,51	0,07	1,58	0,59	0,03	0,62	1,51	0,59	0,188	0,377	1,51	-1,51	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
56	Milos Cocic	rs SRB	FW	Vaduz	23	2.003	3	0	3	1,51	0,11	1,62	0,26	0,02	0,28	1,51	0,26	0,137	0,377	1,51	1,49	1,99	-0,11	0,00	3	0,52	0,00	0,52	1
129	Mamadou Kaly Sene	sn SEN	FW	Young Boys	25	2.001	2	2	4	1,51	1,25	2,76	0,67	0,55	1,23	1,51	0,67	0,215	0,377	1,51	0,49	1,33	0,75	1,61	2	0,89	0,89	1,78	5
164	Josias Lukembila	ch SUI	FW	Sion	27	1.999	3	4	7	1,51	2,29	3,80	0,43	0,65	1,08	1,51	0,43	0,108	0,377	1,51	1,49	1,99	1,71	1,74	3	0,85	1,14	1,99	1
188	Dereck Moncada	hn HON	FW	Lugano	18	2.007	3	1	4	1,51	0,72	2,23	0,29	0,14	0,43	1,51	0,29	0,084	0,377	1,51	1,49	1,99	0,28	1,39	3	0,57	0,19	0,77	—
285	Lee Youngjun	kr KOR	FW	Grasshopper	23	2.003	2	1	3	1,51	0,58	2,09	0,54	0,21	0,75	1,51	0,54	0,151	0,377	1,51	0,49	1,33	0,42	1,73	2	0,71	0,36	1,07	2
70	Hannes Delcroix	ht HAI	DF	Lugano	27	1.999	3	1	4	1,42	0,62	2,04	0,28	0,12	0,40	1,42	0,28	0,178	0,356	1,42	1,58	2,11	0,38	1,61	3	0,59	0,20	0,79	—
214	Antonios Papadopoulos	de GER	DF	Lugano	27	1.999	1	3	4	1,42	1,79	3,21	0,16	0,20	0,36	1,42	0,16	0,084	0,356	1,42	-0,42	0,70	1,21	1,68	1	0,11	0,33	0,44	1
52	Yanis Cimignani	fr FRA	MF	Lugano	24	2.002	3	0	3	1,38	0,10	1,48	0,18	0,01	0,20	1,38	0,18	0,138	0,346	1,38	1,62	2,17	-0,10	0,00	3	0,40	0,00	0,40	—
98	Manex Gibelalde	es ESP	MF	Grasshopper	22	2.004	0	1	1	1,38	0,55	1,93	0,28	0,11	0,39	1,38	0,28	0,198	0,346	1,38	-1,38	0,00	0,45	1,80	0	0,00	0,20	0,20	—
99	Armin Gigovic	ba BIH	MF	Young Boys	24	2.002	1	0	1	1,38	0,17	1,55	0,18	0,02	0,20	1,38	0,18	0,099	0,346	1,38	-0,38	0,72	-0,17	0,00	1	0,13	0,00	0,13	—

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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