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2025-2026
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Alemão (Bundesliga)  ·  2025-2026  ·  507 registros np 11.1% sot 31.5% pk 78.9% ast 71.9%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,91
xA ⚡ méd. 0,84
xG+xA ⚡ méd. 2,75
xG/90 ⚡ méd. 0,16
xG/Fin ⚡ méd. 0,080
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,89
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 507
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
228
Harry Kane
eng ENG FW,MF
Bayern Munich
32 1.993 36 5 41 28,36 4,00 32,36 1,07 0,15 1,23 19,68 0,75 0,238 0,417 27,92 7,64 1,27 1,00 1,25 26 1,36 0,19 1,55 20
474
Deniz Undav
de GER FW,MF
Stuttgart
29 1.996 19 7 26 16,60 4,89 21,49 0,67 0,20 0,86 15,81 0,64 0,134 0,351 16,16 2,40 1,14 2,11 1,43 19 0,76 0,28 1,04 25
170
Serhou Guirassy
gn GUI FW
Dortmund
29 1.996 17 1 18 15,37 1,24 16,61 0,59 0,05 0,64 13,00 0,50 0,183 0,362 14,49 1,63 1,11 -0,24 0,81 16 0,65 0,04 0,69 7
335
Michael Olise
fr FRA MF
Bayern Munich
23 2.001 15 19 34 14,95 11,48 26,43 0,58 0,45 1,03 14,95 0,58 0,147 0,299 14,95 0,05 1,00 7,52 1,66 15 0,58 0,74 1,32 7
405
Patrik Schick
cz CZE FW
Leverkusen
29 1.996 16 3 19 14,14 2,07 16,21 0,64 0,09 0,73 10,19 0,46 0,196 0,403 13,70 1,86 1,13 0,93 1,45 12 0,72 0,14 0,86 6
257
Andrej Kramarić
hr CRO MF,FW
Hoffenheim
34 1.991 14 6 20 12,32 3,63 15,95 0,50 0,15 0,65 8,37 0,34 0,192 0,373 12,32 1,68 1,14 2,37 1,65 9 0,57 0,24 0,82 5
114
Luis Díaz
co COL MF
Bayern Munich
28 1.997 15 14 29 11,07 8,60 19,67 0,41 0,32 0,72 11,07 0,41 0,126 0,299 11,07 3,93 1,36 5,40 1,63 15 0,55 0,51 1,07 26
284
Said El Mala
de GER FW,MF
Köln
18 2.006 13 4 17 10,98 2,64 13,62 0,51 0,12 0,63 10,19 0,47 0,148 0,366 10,98 2,02 1,18 1,36 1,52 12 0,60 0,18 0,78 18
38
Christoph Baumgartner
at AUT MF
RB Leipzig
25 1.999 13 8 21 10,96 4,92 15,88 0,35 0,16 0,51 10,17 0,33 0,135 0,299 10,47 2,04 1,19 3,08 1,63 13 0,42 0,26 0,68 4
12
Nadiem Amiri
de GER MF
Mainz 05
28 1.996 12 2 14 10,50 1,42 11,92 0,45 0,06 0,52 4,19 0,18 0,194 0,477 10,50 1,50 1,14 0,58 1,41 4 0,52 0,09 0,60 3
450
Haris Tabakovic
ba BIH FW
Gladbach
31 1.994 13 3 16 10,36 2,08 12,44 0,39 0,08 0,47 8,79 0,33 0,155 0,351 9,49 2,64 1,25 0,92 1,44 13 0,49 0,11 0,60 27
384
Rômulo 2002
br BRA FW
RB Leipzig
23 2.002 9 4 13 9,93 2,67 12,60 0,41 0,11 0,52 9,14 0,38 0,158 0,351 9,49 -0,93 0,91 1,33 1,50 9 0,37 0,16 0,53 8
23
Fisnik Asllani
xk KVX FW,MF
Hoffenheim
22 2.002 10 7 17 9,84 4,22 14,06 0,38 0,16 0,54 9,84 0,38 0,135 0,351 9,84 0,16 1,02 2,78 1,66 10 0,39 0,27 0,66 14
201
Andrej Ilic
rs SRB FW
Union Berlin
25 2.000 5 10 15 9,57 5,35 14,92 0,38 0,21 0,60 8,79 0,35 0,135 0,351 9,14 -4,57 0,52 4,65 1,87 5 0,20 0,40 0,60 16
118
Yan Diomandé
ci CIV FW,MF
RB Leipzig
18 2.006 12 8 20 9,14 4,66 13,80 0,33 0,17 0,50 9,14 0,33 0,172 0,351 9,14 2,86 1,31 3,34 1,72 12 0,44 0,29 0,73 7
67
Jonathan Burkardt
de GER FW
Eintracht Frankfurt
25 2.000 13 1 14 9,13 0,90 10,03 0,62 0,06 0,68 5,97 0,40 0,223 0,435 9,13 3,87 1,42 0,10 1,11 9 0,88 0,07 0,94 2
92
Alexis Claude-Maurice
fr FRA MF,FW
Augsburg
27 1.998 5 4 9 8,76 2,61 11,37 0,38 0,11 0,49 7,18 0,31 0,123 0,318 8,27 -3,76 0,57 1,39 1,53 4 0,21 0,17 0,39 1
411
Romano Schmid
at AUT MF,FW
Werder Bremen
25 2.000 4 8 12 8,24 4,31 12,55 0,25 0,13 0,38 5,08 0,15 0,145 0,369 7,75 -4,24 0,49 3,69 1,85 1 0,12 0,24 0,36 5
112
Ermedin Demirović
ba BIH FW
Stuttgart
27 1.998 12 3 15 8,17 1,98 10,15 0,49 0,12 0,61 7,38 0,44 0,199 0,371 8,17 3,83 1,47 1,02 1,52 11 0,72 0,18 0,90 8
254
Ransford Königsdörffer
gh GHA FW,MF
Hamburger SV
23 2.001 5 1 6 8,17 1,09 9,26 0,32 0,04 0,36 7,38 0,29 0,126 0,351 7,73 -3,17 0,61 -0,09 0,92 5 0,19 0,04 0,23 28
326
Justin Njinmah
de GER FW,MF
Werder Bremen
24 2.000 5 0 5 8,08 0,48 8,56 0,37 0,02 0,40 8,08 0,37 0,130 0,351 8,08 -3,08 0,62 -0,48 0,00 5 0,23 0,00 0,23 20
351
Dženan Pejčinović
de GER FW
Wolfsburg
20 2.005 8 0 8 8,08 0,43 8,51 0,50 0,03 0,52 8,08 0,50 0,158 0,351 8,08 -0,08 0,99 -0,43 0,00 8 0,49 0,00 0,49 5
268
Tim Lemperle
de GER FW
Hoffenheim
23 2.002 8 2 10 7,82 1,49 9,31 0,36 0,07 0,43 7,03 0,33 0,147 0,372 7,82 0,18 1,02 0,51 1,34 7 0,37 0,09 0,46 18
461
Phillip Tietz
de GER FW
Mainz 05
28 1.997 5 2 7 7,82 1,36 9,18 0,44 0,08 0,51 7,03 0,39 0,170 0,351 7,38 -2,82 0,64 0,64 1,47 5 0,28 0,11 0,39 16
164
Álex Grimaldo
es ESP MF
Leverkusen
29 1.995 8 7 15 7,75 3,96 11,71 0,28 0,14 0,42 5,38 0,19 0,127 0,369 7,75 0,25 1,03 3,04 1,77 5 0,29 0,25 0,54 8

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 Bundesliga:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.1%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 31.5%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 78.9%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 71.9%

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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