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2025-2026
 2 Bundesliga / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Alemão — 2ª Divisão (2 Bundesliga)  ·  2025-2026  ·  550 registros np 9.9% sot 29.9% pk 74.8% ast 69.6%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,58
xA ⚡ méd. 0,65
xG+xA ⚡ méd. 2,24
xG/90 ⚡ méd. 0,18
xG/Fin ⚡ méd. 0,080
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,56
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 550
2 Bundesliga  ·  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
201
Branimir Hrgota
se SWE MF,FW
Greuther Fürth
32 1.993 4 9 13 4,36 4,87 9,23 0,14 0,16 0,30 4,36 0,14 0,075 0,256 4,36 -0,36 0,92 4,13 1,85 4 0,13 0,29 0,42 9
329
Sven Michel
de GER MF
Paderborn 07
35 1.990 3 0 3 4,36 0,28 4,64 0,50 0,03 0,53 4,36 0,50 0,124 0,256 4,36 -1,36 0,69 -0,28 0,00 3 0,34 0,00 0,34 3
91
Mael Corboz
us USA MF
Arminia
30 1.994 3 4 7 4,34 2,32 6,66 0,13 0,07 0,20 3,59 0,11 0,068 0,289 4,34 -1,34 0,69 1,68 1,73 2 0,09 0,12 0,21 1
505
Jonas Therkelsen
no NOR MF
Holstein Kiel
22 2.003 4 1 5 4,34 0,76 5,10 0,18 0,03 0,21 3,59 0,15 0,103 0,256 3,84 -0,34 0,92 0,24 1,32 4 0,17 0,04 0,21 1
50
Alexander Bernhardsson
se SWE MF,FW
Holstein Kiel
26 1.998 2 9 11 4,31 4,48 8,79 0,28 0,29 0,57 2,82 0,18 0,111 0,294 3,82 -2,31 0,46 4,52 2,01 1 0,13 0,58 0,71 5
138
Shiō Fukuda
jp JPN FW
Karlsruher
21 2.004 6 0 6 4,17 0,18 4,35 0,51 0,02 0,53 4,17 0,51 0,189 0,379 4,17 1,83 1,44 -0,18 0,00 6 0,73 0,00 0,73 7
337
David Mokwa
fr FRA FW
Elversberg
21 2.004 6 0 6 4,17 0,23 4,40 0,33 0,02 0,34 4,17 0,33 0,144 0,379 4,17 1,83 1,44 -0,23 0,00 6 0,47 0,00 0,47 6
443
Sidi Sané
de GER FW,MF
BTSV
22 2.003 2 0 2 4,17 0,18 4,35 0,49 0,02 0,51 4,17 0,49 0,160 0,379 4,17 -2,17 0,48 -0,18 0,00 2 0,23 0,00 0,23 2
513
Roberts Uldriķis
lv LVA FW
Arminia
27 1.998 4 2 6 4,17 1,10 5,27 0,42 0,11 0,53 4,17 0,42 0,181 0,379 4,17 -0,17 0,96 0,90 1,82 4 0,41 0,20 0,61 4
392
Benedikt Pichler
at AUT FW,MF
Hannover 96
28 1.997 3 1 4 4,16 0,73 4,89 0,47 0,08 0,55 3,41 0,38 0,160 0,416 4,16 -1,16 0,72 0,27 1,37 2 0,34 0,11 0,45 7
248
Sebastian Klaas
de GER MF
Paderborn 07
27 1.998 5 3 8 4,06 1,70 5,76 0,27 0,11 0,38 2,56 0,17 0,145 0,338 4,06 0,94 1,23 1,30 1,76 3 0,33 0,20 0,53 5
544
David Zec
si SVN DF
Holstein Kiel
25 2.000 6 0 6 3,88 0,14 4,02 0,13 0,00 0,13 1,64 0,05 0,194 0,432 3,88 2,12 1,54 -0,14 0,00 3 0,20 0,00 0,20 0
88
Bambasé Conté
de GER MF
Elversberg
22 2.003 4 5 9 3,84 2,86 6,70 0,19 0,14 0,33 3,84 0,19 0,070 0,256 3,84 0,16 1,04 2,14 1,75 4 0,19 0,24 0,44 5
511
Boris Tomiak
de GER DF
Hannover 96
26 1.998 3 0 3 3,81 0,16 3,97 0,16 0,01 0,17 0,82 0,04 0,201 0,409 2,86 -0,81 0,79 -0,16 0,00 1 0,13 0,00 0,13 0
39
Noah Joel Sarenren Bazee
ng NGA FW,MF
Arminia
28 1.996 5 1 6 3,79 0,68 4,47 0,35 0,06 0,41 3,79 0,35 0,126 0,379 3,79 1,21 1,32 0,32 1,48 5 0,46 0,09 0,55 7
68
Maximilian Breunig
de GER FW
Magdeburg
24 2.000 3 0 3 3,78 0,14 3,92 0,61 0,02 0,63 3,03 0,49 0,210 0,420 3,78 -0,78 0,79 -0,14 0,00 2 0,48 0,00 0,48 3
18
Adil Aouchiche
dz ALG MF
Schalke 04
23 2.002 3 2 5 3,59 1,33 4,92 0,29 0,11 0,40 3,59 0,29 0,085 0,256 3,59 -0,59 0,84 0,67 1,51 3 0,24 0,16 0,40 2
38
Mika Baur
de GER MF
Paderborn 07
21 2.004 4 5 9 3,57 2,82 6,39 0,12 0,10 0,22 2,82 0,10 0,079 0,297 3,57 0,43 1,12 2,18 1,77 3 0,14 0,17 0,30 3
292
Enzo Leopold
de GER MF
Hannover 96
25 2.000 3 4 7 3,52 2,30 5,82 0,10 0,07 0,17 1,28 0,04 0,107 0,318 2,54 -0,52 0,85 1,70 1,74 2 0,09 0,12 0,21 0
175
Daniel Hanslik
de GER FW
Kaiserslautern
28 1.996 3 4 7 3,41 2,22 5,63 0,27 0,18 0,45 3,41 0,27 0,114 0,379 3,41 -0,41 0,88 1,78 1,80 3 0,24 0,32 0,56 4
297
Lars Lokotsch
de GER FW
Preußen Münster
29 1.996 1 2 3 3,41 1,16 4,57 0,28 0,10 0,38 3,41 0,28 0,142 0,379 3,41 -2,41 0,29 0,84 1,72 1 0,08 0,16 0,25 7
269
Dawid Kownacki
pl POL FW
Hertha BSC
28 1.997 5 2 7 3,40 1,14 4,54 0,29 0,10 0,38 2,65 0,22 0,170 0,425 3,40 1,60 1,47 0,86 1,76 4 0,42 0,17 0,59 5
8
Farid Alfa-Ruprecht
de GER MF
Bochum
19 2.006 3 2 5 3,33 1,20 4,53 0,24 0,09 0,33 3,33 0,24 0,107 0,256 3,33 -0,33 0,90 0,80 1,67 3 0,22 0,15 0,37 6
177
Niklas Hauptmann
de GER MF
Dresden
29 1.996 5 5 10 3,33 2,68 6,01 0,13 0,11 0,24 3,33 0,13 0,098 0,256 3,33 1,67 1,50 2,32 1,86 5 0,20 0,20 0,40 2
338
Monju Momuluh
de GER MF,FW
Arminia
23 2.002 5 6 11 3,33 3,08 6,41 0,14 0,13 0,28 3,33 0,14 0,085 0,256 3,33 1,67 1,50 2,92 1,95 5 0,22 0,26 0,47 15

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 2 Bundesliga:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 9.9%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 29.9%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 74.8%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 69.6%

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
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