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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
269
Jamie Leweling
de GER MF
Stuttgart
24 2.001 7 9 16 5,38 5,21 10,59 0,20 0,20 0,40 5,38 0,20 0,110 0,299 5,38 1,62 1,30 3,79 1,73 7 0,27 0,34 0,61 15
41
Sheraldo Becker
sr SUR FW
Mainz 05
30 1.995 3 3 6 5,27 1,71 6,98 0,50 0,16 0,66 5,27 0,50 0,182 0,351 5,27 -2,27 0,57 1,29 1,75 3 0,29 0,29 0,57 10
68
Oliver Burke
sct SCO FW,MF
Union Berlin
28 1.997 6 2 8 5,27 1,22 6,49 0,29 0,07 0,35 5,27 0,29 0,155 0,351 5,27 0,73 1,14 0,78 1,64 6 0,32 0,11 0,43 8
191
Lucas Höler
de GER FW,MF
Freiburg
31 1.994 3 1 4 5,27 0,77 6,04 0,23 0,03 0,27 5,27 0,23 0,160 0,351 5,27 -2,27 0,57 0,23 1,30 3 0,13 0,04 0,18 12
155
Serge Gnabry
de GER MF
Bayern Munich
30 1.995 8 6 14 5,08 3,82 8,90 0,38 0,28 0,66 5,08 0,38 0,102 0,299 5,08 2,92 1,57 2,18 1,57 8 0,59 0,44 1,03 6
294
Ibrahim Maza
dz ALG MF
Leverkusen
19 2.005 3 4 7 5,08 2,42 7,50 0,25 0,12 0,37 5,08 0,25 0,094 0,299 5,08 -2,08 0,59 1,58 1,65 3 0,15 0,19 0,34 3
195
Andreas Hountondji
bj BEN FW
St Pauli
23 2.002 4 0 4 5,01 0,17 5,18 0,42 0,01 0,44 4,22 0,36 0,238 0,351 4,57 -1,01 0,80 -0,17 0,00 4 0,34 0,00 0,34 7
506
Budu Zivzivadze
ge GEO FW
Heidenheim
31 1.994 6 0 6 4,92 0,22 5,14 0,39 0,02 0,41 4,92 0,39 0,176 0,351 4,92 1,08 1,22 -0,22 0,00 6 0,47 0,00 0,47 8
380
Fabian Rieder
ch SUI MF
Augsburg
23 2.002 6 3 9 4,87 1,83 6,70 0,19 0,07 0,26 3,29 0,13 0,128 0,374 4,87 1,13 1,23 1,17 1,64 4 0,23 0,12 0,35 2
252
Mert Kömür
de GER MF,FW
Augsburg
20 2.005 2 4 6 4,79 2,36 7,15 0,29 0,14 0,44 4,79 0,29 0,117 0,299 4,79 -2,79 0,42 1,64 1,70 2 0,12 0,25 0,37 2
121
Jean-Luc Dompé
fr FRA FW,MF
Hamburger SV
29 1.995 3 0 3 4,65 0,22 4,87 0,37 0,02 0,39 3,87 0,31 0,186 0,388 4,65 -1,65 0,64 -0,22 0,00 2 0,24 0,00 0,24 4
180
Conrad Harder
dk DEN FW
RB Leipzig
20 2.005 3 3 6 4,57 1,95 6,52 0,44 0,19 0,63 4,57 0,44 0,109 0,351 4,57 -1,57 0,66 1,05 1,54 3 0,29 0,29 0,58 4
119
Ritsu Doan
jp JPN MF
Eintracht Frankfurt
27 1.998 5 5 10 4,49 2,97 7,46 0,17 0,11 0,28 4,49 0,17 0,109 0,299 4,49 0,51 1,11 2,03 1,68 5 0,19 0,19 0,38 3
238
Bilal El Khannouss
ma MAR MF,FW
Stuttgart
21 2.004 4 5 9 4,49 3,04 7,53 0,25 0,17 0,42 4,49 0,25 0,107 0,299 4,49 -0,49 0,89 1,96 1,65 4 0,22 0,28 0,50 1
352
Mathias Pereira Lage
pt POR MF,FW
St Pauli
28 1.996 2 2 4 4,49 1,32 5,81 0,20 0,06 0,26 4,49 0,20 0,104 0,299 4,49 -2,49 0,45 0,68 1,52 2 0,09 0,09 0,18 15
367
Leopold Querfeld
at AUT DF
Union Berlin
21 2.003 3 0 3 4,38 0,22 4,60 0,15 0,01 0,15 2,02 0,07 0,151 0,388 3,88 -1,38 0,68 -0,22 0,00 1 0,10 0,00 0,10 0
406
Stefan Schimmer
de GER FW
Heidenheim
31 1.994 5 1 6 4,22 0,74 4,96 0,46 0,08 0,54 4,22 0,46 0,132 0,351 4,22 0,78 1,19 0,26 1,36 5 0,55 0,11 0,66 4
3
Karim Adeyemi
de GER MF,FW
Dortmund
23 2.002 7 4 11 4,19 2,29 6,48 0,32 0,17 0,49 4,19 0,32 0,135 0,299 4,19 2,81 1,67 1,71 1,75 7 0,53 0,30 0,83 5
51
Jan-Niklas Beste
de GER MF
Freiburg
26 1.999 2 2 4 4,19 1,19 5,38 0,22 0,06 0,28 4,19 0,22 0,174 0,299 4,19 -2,19 0,48 0,81 1,68 2 0,11 0,11 0,21 5
245
Ansgar Knauff
de GER MF,FW
Eintracht Frankfurt
23 2.002 4 1 5 4,19 0,83 5,02 0,28 0,06 0,34 4,19 0,28 0,123 0,299 4,19 -0,19 0,96 0,17 1,20 4 0,27 0,07 0,34 7
363
Grischa Prömel
de GER MF
Hoffenheim
30 1.995 7 2 9 4,19 1,40 5,59 0,21 0,07 0,29 4,19 0,21 0,097 0,299 4,19 2,81 1,67 0,60 1,42 7 0,36 0,10 0,46 1
375
Rocco Reitz
de GER MF
Gladbach
23 2.002 0 4 4 4,19 2,41 6,60 0,14 0,08 0,23 4,19 0,14 0,089 0,299 4,19 -4,19 0,00 1,59 1,66 0 0,00 0,14 0,14 6
447
Yuito Suzuki
jp JPN MF
Freiburg
23 2.001 4 2 6 4,19 1,31 5,50 0,23 0,07 0,30 4,19 0,23 0,110 0,299 4,19 -0,19 0,96 0,69 1,53 4 0,22 0,11 0,33 2
162
Michael Gregoritsch
at AUT FW
Augsburg
31 1.994 6 2 8 3,95 1,25 5,20 0,39 0,12 0,51 3,16 0,31 0,136 0,395 3,95 2,05 1,52 0,75 1,60 5 0,59 0,20 0,79 4
220
Martijn Kaars
nl NED FW
St Pauli
26 1.999 3 1 4 3,95 0,67 4,62 0,26 0,04 0,31 3,16 0,21 0,172 0,395 3,95 -0,95 0,76 0,33 1,49 2 0,20 0,07 0,27 4

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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