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2026-2027
 2 Bundesliga / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Alemão — 2ª Divisão (2 Bundesliga)  ·  2026-2027  ·  392 registros np 9.5% sot 28.2% pk 80% ast 70.1%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,45
xA ⚡ méd. 0,18
xG+xA ⚡ méd. 0,63
xG/90 ⚡ méd. 0,17
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,44
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 392
2 Bundesliga  ·  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
185
Felix Klaus
de GER FW
Greuther Fürth
34 1.992 5 1 6 5,90 0,70 6,60 1,01 0,12 1,13 3,50 0,60 0,256 0,359 5,39 -0,90 0,85 0,30 1,43 3 0,86 0,17 1,03 1
388
Mohamed Zoma
it ITA MF
Nürnberg
22 2.003 6 0 6 3,70 0,18 3,88 0,64 0,03 0,67 2,90 0,50 0,185 0,290 3,19 2,30 1,62 -0,18 0,00 6 1,04 0,00 1,04 1
224
Robin Meißner
de GER FW,MF
Osnabrück
27 1.999 2 0 2 3,64 0,16 3,80 0,63 0,03 0,66 2,04 0,35 0,165 0,348 3,13 -1,64 0,55 -0,16 0,00 1 0,35 0,00 0,35 2
391
Mateusz Żukowski
pl POL FW
Magdeburg
24 2.001 2 0 2 3,50 0,23 3,73 0,60 0,04 0,64 3,50 0,60 0,121 0,292 3,50 -1,50 0,57 -0,23 0,00 2 0,34 0,00 0,34 5
110
Lars Gindorf
de GER FW
Hannover 96
25 2.001 3 0 3 3,35 0,15 3,50 0,68 0,03 0,71 1,75 0,36 0,167 0,419 3,35 -0,35 0,90 -0,15 0,00 1 0,61 0,00 0,61 12
54
Tolcay Ciğerci
— MF,FW
Energie Cottbus
31 1.995 4 1 5 3,05 0,62 3,67 0,59 0,12 0,70 1,45 0,28 0,139 0,436 3,05 0,95 1,31 0,38 1,62 2 0,77 0,19 0,96 —
318
Piet Scobel
de GER FW
Nürnberg
21 2.005 3 1 4 2,92 0,69 3,61 0,54 0,13 0,67 2,92 0,54 0,139 0,292 2,92 0,08 1,03 0,31 1,45 3 0,56 0,19 0,74 2
355
Jan Urbich
de GER FW
BTSV
22 2.004 3 1 4 2,92 0,65 3,57 0,88 0,20 1,08 2,92 0,88 0,208 0,292 2,92 0,08 1,03 0,35 1,53 3 0,91 0,30 1,21 1
339
Yann Sturm
de GER MF,FW
BTSV
21 2.005 2 1 3 2,90 0,70 3,60 0,55 0,13 0,68 2,90 0,55 0,153 0,290 2,90 -0,90 0,69 0,30 1,43 2 0,38 0,19 0,57 1
116
Joel Grodowski
de GER FW,MF
Arminia
28 1.997 5 0 5 2,84 0,10 2,94 0,51 0,02 0,52 2,04 0,36 0,189 0,355 2,84 2,16 1,76 -0,10 0,00 4 0,89 0,00 0,89 6
127
Phil Harres
de GER FW
Holstein Kiel
24 2.002 4 2 6 2,84 1,03 3,87 0,47 0,17 0,64 2,04 0,34 0,105 0,355 2,84 1,16 1,41 0,97 1,95 3 0,67 0,33 1,00 1
111
Robert Glatzel
de GER FW
Wolfsburg
32 1.994 4 1 5 2,55 0,55 3,10 0,85 0,18 1,03 1,75 0,58 0,232 0,364 2,55 1,45 1,57 0,45 1,81 3 1,33 0,33 1,66 —
367
Marvin Wanitzek
de GER MF,FW
Karlsruher
33 1.993 1 2 3 2,32 1,12 3,44 0,39 0,19 0,57 2,32 0,39 0,110 0,290 2,32 -1,32 0,43 0,88 1,78 1 0,17 0,33 0,50 —
387
Budu Zivzivadze
ge GEO FW
Heidenheim
32 1.994 3 0 3 2,26 0,07 2,33 0,49 0,02 0,51 1,46 0,32 0,251 0,376 2,26 0,74 1,33 -0,07 0,00 2 0,66 0,00 0,66 5
42
Josip Brekalo
hr CRO MF,FW
Hertha BSC
28 1.998 4 3 7 2,25 1,50 3,75 0,38 0,25 0,63 1,45 0,24 0,204 0,375 2,25 1,75 1,78 1,50 2,00 3 0,67 0,50 1,18 —
289
Fabian Reese
de GER MF,FW
Wolfsburg
28 1.997 3 5 8 2,25 2,57 4,82 0,38 0,44 0,82 1,45 0,25 0,080 0,375 2,25 0,75 1,33 2,43 1,94 2 0,51 0,85 1,37 2
142
Philipp Hofmann
de GER FW
Bochum
33 1.993 2 0 2 2,04 0,11 2,15 0,34 0,02 0,36 2,04 0,34 0,113 0,292 2,04 -0,04 0,98 -0,11 0,00 2 0,33 0,00 0,33 4
168
Martijn Kaars
nl NED FW
St Pauli
27 1.999 2 0 2 2,04 0,09 2,13 0,56 0,02 0,58 2,04 0,56 0,185 0,292 2,04 -0,04 0,98 -0,09 0,00 2 0,55 0,00 0,55 5
92
Thierry Fidjeu-Tazemeta
at AUT MF,FW
Kaiserslautern
19 2.007 2 0 2 2,03 0,11 2,14 0,61 0,03 0,64 2,03 0,61 0,156 0,290 2,03 -0,03 0,99 -0,11 0,00 2 0,60 0,00 0,60 1
237
Koji Miyoshi
jp JPN MF
Bochum
29 1.997 2 1 3 2,03 0,56 2,59 0,36 0,10 0,46 2,03 0,36 0,113 0,290 2,03 -0,03 0,99 0,44 1,77 2 0,35 0,18 0,53 —
266
Kolja Oudenne
se SWE MF,FW
Hannover 96
24 2.001 0 2 2 2,03 1,06 3,09 0,36 0,19 0,55 2,03 0,36 0,135 0,290 2,03 -2,03 0,00 0,94 1,88 0 0,00 0,35 0,35 1
330
Milan Smit
nl NED FW,MF
Darmstadt 98
23 2.003 2 0 2 1,97 0,06 2,03 0,41 0,01 0,42 1,17 0,24 0,179 0,393 1,97 0,03 1,02 -0,06 0,00 1 0,42 0,00 0,42 2
18
Mehmet Aydin
de GER DF
BTSV
24 2.002 2 1 3 1,83 0,62 2,45 0,31 0,10 0,41 0,23 0,04 0,183 0,610 1,83 0,17 1,09 0,38 1,63 0 0,34 0,17 0,51 1
157
Emmanuel Iyoha
de GER FW,MF
Magdeburg
28 1.997 4 0 4 1,75 0,10 1,85 0,31 0,02 0,32 1,75 0,31 0,146 0,292 1,75 2,25 2,29 -0,10 0,00 4 0,70 0,00 0,70 1
36
Ben Bobzien
de GER MF
Dresden
23 2.003 1 1 2 1,74 0,57 2,31 0,30 0,10 0,40 1,74 0,30 0,174 0,290 1,74 -0,74 0,58 0,43 1,75 1 0,17 0,17 0,35 1

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): 9.5%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 28.2%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 80%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 70.1%

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
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