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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
263
Aaron Opoku
de GER MF
BTSV
27 1.999 1 1 2 0,58 0,61 1,19 0,11 0,12 0,23 0,58 0,11 0,064 0,290 0,58 0,42 1,73 0,39 1,65 1 0,19 0,19 0,38 1
264
Louis Oppie
de GER MF,DF
St Pauli
24 2.002 0 0 0 0,58 0,10 0,68 0,10 0,02 0,11 0,58 0,10 0,048 0,290 0,58 -0,58 0,00 -0,10 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
268
Mats Pannewig
de GER MF
Bochum
21 2.004 0 0 0 0,58 0,04 0,62 0,14 0,01 0,16 0,58 0,14 0,083 0,290 0,58 -0,58 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
270
Charlie Patino
eng ENG MF
Bochum
22 2.003 0 0 0 0,58 0,02 0,60 0,73 0,02 0,76 0,58 0,73 0,193 0,290 0,58 -0,58 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
276
Benedikt Pichler
at AUT FW
Hannover 96
29 1.997 0 0 0 0,58 0,04 0,62 0,26 0,02 0,27 0,58 0,26 0,117 0,292 0,58 -0,58 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 4
277
Marvin Pieringer
de GER MF,FW
Heidenheim
27 1.999 1 0 1 0,58 0,04 0,62 0,29 0,02 0,31 0,58 0,29 0,116 0,290 0,58 0,42 1,73 -0,04 0,00 1 0,50 0,00 0,50 3
280
Jason Ponente
de GER MF
Karlsruher
19 2.007 0 0 0 0,58 0,04 0,62 0,59 0,04 0,62 0,58 0,59 0,116 0,290 0,58 -0,58 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
284
Nicolai Rapp
de GER MF
Dresden
29 1.996 1 0 1 0,58 0,04 0,62 0,14 0,01 0,15 0,58 0,14 0,116 0,290 0,58 0,42 1,73 -0,04 0,00 1 0,24 0,00 0,24 —
298
Bernd Riesselmann
de GER FW
Osnabrück
21 2.005 0 0 0 0,58 0,04 0,62 0,34 0,03 0,36 0,58 0,34 0,097 0,292 0,58 -0,58 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
306
Stefano Russo
de GER MF
Arminia
26 2.000 0 0 0 0,58 0,05 0,63 0,10 0,01 0,11 0,58 0,10 0,083 0,290 0,58 -0,58 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
307
Semih Sahin
de GER MF
Kaiserslautern
26 1.999 0 3 3 0,58 1,58 2,16 0,10 0,27 0,37 0,58 0,10 0,064 0,290 0,58 -0,58 0,00 1,42 1,90 0 0,00 0,51 0,51 —
321
Kevin Sessa
de GER MF
Hertha BSC
26 2.000 1 0 1 0,58 0,10 0,68 0,10 0,02 0,12 0,58 0,10 0,041 0,290 0,58 0,42 1,73 -0,10 0,00 1 0,17 0,00 0,17 —
322
Kento Shiogai
jp JPN FW
Wolfsburg
21 2.005 0 0 0 0,58 0,04 0,62 0,24 0,02 0,26 0,58 0,24 0,117 0,292 0,58 -0,58 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
331
Eric Smith
se SWE MF
St Pauli
29 1.997 0 0 0 0,58 0,02 0,60 0,13 0,01 0,14 0,58 0,13 0,193 0,290 0,58 -0,58 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
333
Vinicius Souza
br BRA MF
Wolfsburg
27 1.999 2 0 2 0,58 0,03 0,61 0,10 0,01 0,11 0,58 0,10 0,145 0,290 0,58 1,42 3,45 -0,03 0,00 2 0,36 0,00 0,36 —
340
Mattias Svanberg
se SWE MF,DF
Wolfsburg
27 1.999 1 0 1 0,58 0,02 0,60 0,29 0,01 0,30 0,58 0,29 0,193 0,290 0,58 0,42 1,73 -0,02 0,00 1 0,51 0,00 0,51 —
377
Marten Winkler
de GER MF,FW
Hertha BSC
23 2.002 1 2 3 0,58 0,98 1,56 0,31 0,53 0,85 0,58 0,31 0,116 0,290 0,58 0,42 1,73 1,02 2,03 1 0,54 1,08 1,63 1
383
Arlet Zé
ch SUI FW
BTSV
20 2.006 0 0 0 0,58 0,04 0,62 0,35 0,02 0,37 0,58 0,35 0,146 0,292 0,58 -0,58 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
11
Tomoya Ando
jp JPN DF
St Pauli
27 1.999 0 0 0 0,46 0,02 0,48 0,11 0,01 0,11 0,46 0,11 0,154 0,231 0,46 -0,46 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
81
Jan Elvedi
ch SUI DF
Kaiserslautern
30 1.996 0 0 0 0,46 0,05 0,51 0,08 0,01 0,09 0,46 0,08 0,077 0,231 0,46 -0,46 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
86
Brooklyn Ezeh
de GER DF,MF
Dresden
25 2.001 0 0 0 0,46 0,02 0,48 2,31 0,08 2,38 0,46 2,31 0,231 0,231 0,46 -0,46 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
140
Michael Heule
ch SUI DF
Heidenheim
25 2.001 0 1 1 0,46 0,54 1,00 0,12 0,14 0,25 0,46 0,12 0,066 0,231 0,46 -0,46 0,00 0,46 1,84 0 0,00 0,25 0,25 —
215
King Manu
de GER DF
Energie Cottbus
22 2.003 1 0 1 0,46 0,04 0,50 0,09 0,01 0,10 0,46 0,09 0,077 0,231 0,46 0,54 2,17 -0,04 0,00 1 0,20 0,00 0,20 1
278
Rafael Pinto
de GER DF,MF
Karlsruher
19 2.007 1 0 1 0,46 0,03 0,49 0,10 0,01 0,10 0,46 0,10 0,115 0,231 0,46 0,54 2,17 -0,03 0,00 1 0,21 0,00 0,21 —
309
Fabio Di Michele Sanchez
de GER DF
BTSV
23 2.003 0 0 0 0,46 0,03 0,49 0,13 0,01 0,14 0,46 0,13 0,154 0,231 0,46 -0,46 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —

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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