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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
66
Wouter Burger
nl NED MF
Hoffenheim
24 2.001 4 5 9 3,89 2,87 6,76 0,14 0,11 0,25 3,89 0,14 0,108 0,299 3,89 0,11 1,03 2,13 1,74 4 0,15 0,19 0,33 1
128
Maximilian Eggestein
de GER MF
Freiburg
28 1.996 3 1 4 3,89 0,86 4,75 0,11 0,03 0,14 3,89 0,11 0,088 0,299 3,89 -0,89 0,77 0,14 1,16 3 0,09 0,03 0,12 1
167
Marco Grüll
at AUT MF,FW
Werder Bremen
27 1.998 3 1 4 3,89 0,82 4,71 0,17 0,04 0,21 3,89 0,17 0,090 0,299 3,89 -0,89 0,77 0,18 1,22 3 0,13 0,04 0,18 2
288
Johan Manzambi
ch SUI MF
Freiburg
19 2.005 5 4 9 3,89 2,41 6,30 0,17 0,10 0,27 3,89 0,17 0,076 0,299 3,89 1,11 1,29 1,59 1,66 5 0,22 0,17 0,39 2
343
Assan Ouedraogo
de GER MF
RB Leipzig
19 2.006 4 3 7 3,89 1,81 5,70 0,37 0,17 0,54 3,89 0,37 0,144 0,299 3,89 0,11 1,03 1,19 1,65 4 0,38 0,28 0,66 1
404
Derry Scherhant
de GER MF
Freiburg
22 2.002 5 1 6 3,89 0,79 4,68 0,27 0,05 0,32 3,89 0,27 0,108 0,299 3,89 1,11 1,29 0,21 1,26 5 0,35 0,07 0,42 4
463
Malik Tillman
us USA MF
Leverkusen
23 2.002 6 1 7 3,89 0,77 4,66 0,21 0,04 0,25 3,89 0,21 0,114 0,299 3,89 2,11 1,54 0,23 1,29 6 0,32 0,05 0,38 1
468
Bazoumana Touré
ci CIV MF,FW
Hoffenheim
19 2.006 5 9 14 3,89 5,02 8,91 0,15 0,20 0,35 3,89 0,15 0,081 0,299 3,89 1,11 1,29 3,98 1,79 5 0,19 0,35 0,55 8
277
Shuto Machino
jp JPN FW,MF
Gladbach
25 1.999 3 1 4 3,87 0,71 4,58 0,32 0,06 0,38 3,87 0,32 0,155 0,351 3,87 -0,87 0,78 0,29 1,40 3 0,25 0,08 0,33 9
16
Ilyas Ansah
de GER MF,FW
Union Berlin
20 2.004 5 1 6 3,59 0,73 4,32 0,17 0,03 0,21 3,59 0,17 0,109 0,299 3,59 1,41 1,39 0,27 1,37 5 0,24 0,05 0,29 9
213
Castrop Jens
kr KOR MF
Gladbach
22 2.003 3 1 4 3,59 0,76 4,35 0,20 0,04 0,25 3,59 0,20 0,120 0,299 3,59 -0,59 0,84 0,24 1,32 3 0,17 0,06 0,23 3
314
Nikolas Nartey
dk DEN MF
Stuttgart
25 2.000 4 3 7 3,59 1,79 5,38 0,26 0,13 0,39 3,59 0,26 0,163 0,299 3,59 0,41 1,11 1,21 1,67 4 0,29 0,21 0,50 1
221
Ozan Kabak
tr TUR DF
Hoffenheim
25 2.000 4 0 4 3,46 0,31 3,77 0,18 0,02 0,19 3,46 0,18 0,099 0,288 3,46 0,54 1,16 -0,31 0,00 4 0,21 0,00 0,21 0
255
Konstantinos Koulierakis
gr GRE DF
Wolfsburg
21 2.003 4 1 5 3,46 0,72 4,18 0,13 0,03 0,15 3,46 0,13 0,133 0,288 3,46 0,54 1,16 0,28 1,38 4 0,15 0,04 0,18 0
486
Luka Vušković
hr CRO DF
Hamburger SV
18 2.007 6 0 6 3,38 0,29 3,67 0,12 0,01 0,14 2,59 0,10 0,106 0,338 3,38 2,62 1,77 -0,29 0,00 5 0,22 0,00 0,22 1
158
Leon Goretzka
de GER MF
Bayern Munich
30 1.995 5 3 8 3,29 2,01 5,30 0,15 0,09 0,25 3,29 0,15 0,094 0,299 3,29 1,71 1,52 0,99 1,49 5 0,23 0,14 0,37 2
362
Alexander Prass
at AUT MF
Hoffenheim
24 2.001 3 2 5 3,29 1,18 4,47 0,23 0,08 0,31 3,29 0,23 0,183 0,299 3,29 -0,29 0,91 0,82 1,69 3 0,21 0,14 0,34 2
394
Albert Sambi Lokonga
be BEL MF
Hamburger SV
25 1.999 5 0 5 3,29 0,17 3,46 0,17 0,01 0,18 3,29 0,17 0,173 0,299 3,29 1,71 1,52 -0,17 0,00 5 0,26 0,00 0,26 0
357
Marvin Pieringer
de GER FW,MF
Heidenheim
25 1.999 4 1 5 3,25 0,74 3,99 0,18 0,04 0,22 2,46 0,13 0,102 0,406 3,25 0,75 1,23 0,26 1,36 3 0,22 0,05 0,27 11
309
Jamal Musiala
de GER MF,FW
Bayern Munich
22 2.003 3 4 7 3,18 2,51 5,69 0,42 0,33 0,75 2,39 0,32 0,106 0,354 3,18 -0,18 0,94 1,49 1,60 2 0,40 0,53 0,92 0
120
Danilho Doekhi
nl NED DF
Union Berlin
27 1.998 5 0 5 3,17 0,34 3,51 0,09 0,01 0,10 3,17 0,09 0,070 0,288 3,17 1,83 1,58 -0,34 0,00 5 0,15 0,00 0,15 1
445
Yukinari Sugawara
jp JPN DF,MF
Werder Bremen
25 2.000 0 6 6 3,17 3,14 6,31 0,12 0,12 0,23 3,17 0,12 0,106 0,288 3,17 -3,17 0,00 2,86 1,91 0 0,00 0,22 0,22 2
479
Josha Vagnoman
de GER DF,MF
Stuttgart
24 2.000 1 3 4 3,17 1,76 4,93 0,18 0,10 0,28 3,17 0,18 0,167 0,288 3,17 -2,17 0,32 1,24 1,70 1 0,06 0,17 0,23 1
29
Johan Bakayoko
be BEL FW,MF
RB Leipzig
22 2.003 2 0 2 3,16 0,23 3,39 0,37 0,03 0,39 3,16 0,37 0,132 0,351 3,16 -1,16 0,63 -0,23 0,00 2 0,23 0,00 0,23 3
49
Ramy Bensebaini
dz ALG DF
Dortmund
30 1.995 5 2 7 3,02 1,16 4,18 0,18 0,07 0,25 1,44 0,08 0,178 0,431 3,02 1,98 1,66 0,84 1,73 3 0,29 0,12 0,41 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 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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