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 Dossiê Pro Analytics · Campeonato Americano (MLS) (Mls) · 2026· v3.2

SJ Earthquakes

27 jogos Méd 27,0 anos 48,8% posse 28 usados Campeonato Americano (MLS) (Mls) Ataque Direto
Gols
49
xG 47,6 · G−xG +1,4
#11 / 30
xG + xA
70,3
xA 22,7 · A−xA +15,3
#5 ofensiva
Gols Sofridos
40
xGA 41,9 · GS−xGA -1,9
#13 defesa
Saldo Esperado
+5,7
xG − xGA · Real: +9
xPoints ⚡
41,0
Real: 45 · Diff +4,1
#9 esperado
EDC ⚡
45
Eficiência Defensiva
#8 EDC
Clean Sheets
7
25,9% · Save 69,9%
Criação Acima do xA Favorito ao Título Sorte Acima da Média

Análise de Desempenho do SJ Earthquakes na Temporada 2026

Acompanhe as estatísticas completas e números do SJ Earthquakes na atual temporada do Campeonato Americano (MLS) (Mls). Até o momento, a equipe disputou 27 jogos, marcou 49 gols e sofreu 40. O saldo de gols esperado (xG) é de +5,7, indicando uma performance ofensiva dominante. O time-base tem uma média de idade de 27,0 anos e o estilo de jogo predominante da equipe é o Ataque Direto.

xG Total ⚡
47,6
1,70/90 · npxG 41,8
#6
xA (proxy) ⚡
22,7
0,81/90 · A−xA +15,3
#8
xPoints ⚡
41,0
1,52/jogo
Diff +4,1
xGA Total ⚡
41,9
1,50/90
#13 solidez
EDC ⚡
45/100
Defesa composta
#8
Pressing
24,9
Liga méd 25,5
/jogo
Assinatura Tática
Percentis vs 30 times · 8 dimensões
RADAR
Perfil Tático e Identidade de Jogo
8 arquétipos detectados via score multivariado
v3.2
Ataque Direto★ Principal
Bolas longas, cruzamentos, jogo aéreo
100%
Construção Posicional
Posse paciente, criação trabalhada
71%
Pressing Alto
Pressiona alto, recupera bola adiantado
68%
Bloco Baixo Sólido
Defesa compacta, sai jogando longo
40%
Time de Transição
Vertical, eficiente em situação aberta
30%
Posse Dominante
Controla jogo via posse e construção
28%
Contra-Ataque Letal
Cede posse e finaliza com eficiência
20%
Time Caótico
Alta variância, desempenho instável
0%
Estilo de Jogo
5 dimensões vs liga
Análise Tática e Scouting Report
Análise textual + Alert de Regressão (xPTS) · v3.2
AI
Identidade dominante: Ataque Direto. Traços secundários de Construção Posicional. Estilo equilibrado (48.8% de posse), com transição e organização entre as fases de jogo sem dependência excessiva da posse. Em 27 jogos, gerou 47.6 xG (1.70/90) e marcou 49 gols — acima do esperado (G−xG = +1,4). Em criatividade: 22.7 xA com 38 assistências reais (A−xA = +15,3). Envolvimento ofensivo total: xG+xA = 70.3 (#5 na liga). Defensivamente: 41.9 xGA (defesa acima do esperado: GS−xGA = -1,9). EDC (Eficiência Defensiva Composta): 45.0/100. Save%: 69.9%. xPoints (xPTS): o time deveria ter 41.0 pontos com base em xG/xGA (Poisson bivariada). Pontos reais: 45.1. Diferencial: +4,1. ✅ Resultados sustentáveis: pontos reais alinhados com o nível real da equipe. Saldo esperado positivo de +5,7 xG a favor — um dos times mais dominantes desta Campeonato Americano (MLS) (Mls). 🎯 Pontos fortes vs liga: Clean Sheets (+22%) · xA (+18%) · Gols (+11%). ⚠️ Pontos a melhorar: Cartões Am. (-13%) · Interceptações (-8%).
Metodologia v3.2: xPoints via Poisson bivariada (independente) sobre xG e xGA/jogo. EDC pondera Save% (40%), xGA invertido (30%), CS% (20%) e saldo (10%). xA Proxy Matricial (v5.4) = (Ast×0,32) + [(Ast×1,7)×(npxG/Fin)] + [(Fin/Fin)×npxG×0,08]. URLs canônicas: /time/Nome-Time/comp/temporada.
xPoints — Análise de Probabilidades
Distribuição esperada via Poisson bivariada · base xG/xGA/jogo
v3.2
Vitória esperada
43,0%
Por jogo
Empate esperado
22,8%
Por jogo
Derrota esperada
34,1%
Por jogo
Distribuição W/D/L esperada
43%
23%
34%
xPTS
41,0
Pts Reais
45
Diferencial
+4,1
xG/jogo
1,76
xGA/jogo
1,55
Pontos Fortes e Fraquezas vs. Média da Liga
Pontos fortes e fracos vs média da liga (% acima/abaixo)
v3.2
Pontos Fortes
Clean Sheets
7,0 · liga: 5,7
+22%
xA
22,7 · liga: 19,2
+18%
Gols
49,0 · liga: 44,1
+11%
xG
47,6 · liga: 44,1
+8%
Pontos a Melhorar
Cartões Am.
65,0 · liga: 57,3
-13%
Interceptações
235,0 · liga: 256,0
-8%
Comparação de Desempenho vs Média da Liga
Barras na média (50% = liga) · 30 times
Métrica Time
Média
Gols Marcados 49
44
Assistências 38
31
xG Total ⚡ 47,6
44,1
xA (proxy) ⚡ 22,7
19,2
xG + xA ⚡ 70,3
63,3
xGA ⚡ 41,9
42,3
EDC ⚡ 45,0
41,9
xPTS ⚡ 41,0
38,5
Pressing ⚡ 24,9
25,5
Finalizações 377
368
Posse de Bola 48,8%
50,1%
Save% 69,9%
65,3%
Cartões Am. 65
57
Distribuição de Idades e Minutos do Elenco
Minutos por faixa etária × posição · diagnóstico de planejamento de elenco
v3.2
≤2021–2425–2829–3233+Total
GK
—
—
—
2.317
203
2.520
DF
—
4.906
4.009
1.463
1.041
11.419
MF
—
4.477
4.776
2.629
—
11.882
FW
—
—
1.898
—
—
1.898
Menor
Maior · valores em minutos
Minutos por Posição
GK
9,1%
DF
41,2%
MF
42,9%
FW
6,8%
Profundidade
Tit ≥65% · Rot 30–65% · Res <30%
GK
Tit2
Rot0
Res1
Idade31.4a
DF
Tit4
Rot2
Res4
Idade25.9a
MF
Tit4
Rot4
Res5
Idade26a
FW
Tit1
Rot0
Res1
Idade27a
Stability Index
Concentração nos 11 mais usados
v3.2
69,6%
top 11 · do total
✅ Equilíbrio saudável entre time-base e rotação.
Análise de Pênaltis
tx_pk da liga: 83.1%
Cobrados
7
Tentativas
Convertidos
4
57,1% conv
Conquistados
0
PKs a favor
Sofridos
2
Defendidos: 0
Elenco Completo 28 jogadores
Por posição · minutos decrescentes · clique no nome para perfil completo
GK Goleiros · 3 jogadores
9,1% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Daniel GK 32 15 14 1.327 0 0 0 0 — 0 0 0 4 +18
Angus Gunn GK 30 11 11 990 0 0 0 0 — 0 0 0 0 -11
Earl Edwards Jr. GK 34 3 3 203 0 0 0 0 — 0 0 0 1 +7
DF Defensores · 10 jogadores
41,2% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Daniel Munie DF 26 26 26 2.295 5 1 6 15 53,3% 15 33 12 3 +11
Reid Roberts DF 22 24 24 2.115 3 0 3 12 50,0% 28 27 19 8 +10
Benjamin Kikanovic DF,MF 26 22 20 1.714 0 0 0 15 26,7% 18 18 26 7 +3
Jamar Ricketts MF,DF 24 25 19 1.593 0 2 2 9 11,1% 22 17 29 3 +6
David Romney DF 33 17 11 1.041 2 0 2 6 33,3% 9 10 7 1 +3
Jack Jasinski DF,MF 22 15 8 776 1 0 1 9 44,4% 9 10 18 3 -2
Paul Marie MF,DF 31 19 6 581 0 5 5 7 28,6% 14 6 8 0 +9
Vitor Costa DF,MF 32 12 5 523 0 0 0 1 — 8 4 8 0 +1
Max Floriani DF 23 7 4 422 0 0 0 2 — 6 8 3 2 -2
DeJuan Jones DF 29 5 5 359 0 0 0 1 — 5 5 5 2 +6
MF Meio-Campistas · 13 jogadores
42,9% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Beau Leroux MF 23 27 25 2.112 4 7 11 46 28,3% 33 28 29 5 +5
Ousseni Bouda MF,FW 26 27 22 2.006 6 1 7 41 41,5% 21 14 33 2 +11
Ronaldo Vieira MF 28 22 20 1.735 0 1 1 18 22,2% 14 13 36 6 +10
Niko Tsakiris MF 21 19 18 1.479 3 7 10 29 27,6% 17 5 17 3 +16
Timo Werner MF,FW 30 16 11 1.053 6 5 11 30 56,7% 5 1 10 2 +2
Ian Harkes MF 31 26 6 1.004 0 0 0 17 17,6% 18 15 11 2 +4
Jack Skahan MF,FW 28 21 8 698 2 2 4 11 54,5% 6 4 10 1 +3
Nick Fernandez MF 24 21 7 649 1 2 3 13 38,5% 9 8 14 1 -4
Eduard Löwen MF 29 7 6 572 1 1 2 18 27,8% 3 3 6 0 +3
Jonathan González MF 27 11 4 240 0 0 0 1 — 3 3 4 1 -2
Luka Jovanović MF,FW 21 5 2 174 0 0 0 2 50,0% 1 0 3 0 +1
Darius Johnson MF 26 4 0 97 0 0 0 1 100,0% 0 2 0 0 -2
Noel Buck MF 21 1 1 63 0 0 0 0 — 0 0 0 0 -1
FW Atacantes · 2 jogadores
6,8% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Preston Judd FW 27 26 21 1.852 15 3 18 73 49,3% 1 1 35 8 +10
Nonso Adimabua FW 26 2 1 46 0 1 1 0 — 0 0 3 0 —
Perguntas Frequentes sobre o SJ Earthquakes

Quem é o artilheiro do SJ Earthquakes na temporada 2026?

O principal artilheiro da equipe é Preston Judd, com 15 gols marcados em 26 jogos.

Quantos jogos o SJ Earthquakes já disputou no Campeonato Americano (MLS) (Mls)?

A equipe entrou em campo 27 vezes na competição, com um aproveitamento de pontos reais de 45 pontos (xPoints esperados: 41,0).

Qual é o estilo de jogo (perfil tático) do SJ Earthquakes?

Com base em nossas métricas avançadas, o time se enquadra no perfil de Ataque Direto, possuindo 48,8% de posse de bola média e focando em transições rápidas e solidez defensiva.

Como está o desempenho defensivo do time?

O SJ Earthquakes sofreu 40 gols, com um xGA (gols esperados sofridos) de 41,9. O Índice de Eficiência Defensiva (EDC) da equipe é de 45/100.

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