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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
166
Brajan Gruda
de GER MF,FW
RB Leipzig
21 2.004 3 3 6 2,99 1,77 4,76 0,36 0,21 0,57 2,99 0,36 0,136 0,299 2,99 0,01 1,00 1,23 1,70 3 0,36 0,36 0,72 1
239
Rani Khedira
tn TUN MF
Union Berlin
31 1.994 5 1 6 2,99 0,66 3,65 0,10 0,02 0,12 2,99 0,10 0,130 0,299 2,99 2,01 1,67 0,34 1,52 5 0,16 0,03 0,19 2
241
Joshua Kimmich
de GER MF
Bayern Munich
30 1.995 2 8 10 2,99 4,67 7,66 0,12 0,18 0,30 2,99 0,12 0,107 0,299 2,99 -0,99 0,67 3,33 1,71 2 0,08 0,32 0,39 0
402
András Schäfer
hu HUN MF
Union Berlin
26 1.999 2 1 3 2,99 0,69 3,68 0,19 0,04 0,23 2,99 0,19 0,111 0,299 2,99 -0,99 0,67 0,31 1,46 2 0,13 0,06 0,19 0
460
Jan Thielmann
de GER MF,FW
Köln
23 2.002 3 1 4 2,99 0,73 3,72 0,17 0,04 0,22 2,99 0,17 0,111 0,299 2,99 0,01 1,00 0,27 1,36 3 0,18 0,06 0,23 4
465
Tiago Tomás
pt POR MF,FW
Stuttgart
23 2.002 5 3 8 2,99 1,92 4,91 0,26 0,17 0,43 2,99 0,26 0,085 0,299 2,99 2,01 1,67 1,08 1,56 5 0,44 0,26 0,71 3
154
Robert Glatzel
de GER FW
Hamburger SV
31 1.994 3 2 5 2,90 1,16 4,06 0,43 0,17 0,60 2,11 0,31 0,181 0,414 2,90 0,10 1,04 0,84 1,72 2 0,44 0,29 0,74 2
401
Joe Scally
us USA DF,MF
Gladbach
22 2.002 2 3 5 2,88 1,64 4,52 0,10 0,06 0,16 2,88 0,10 0,180 0,288 2,88 -0,88 0,69 1,36 1,83 2 0,07 0,10 0,17 3
443
Angelo Stiller
de GER MF
Stuttgart
24 2.001 2 5 7 2,88 2,80 5,68 0,09 0,09 0,19 2,09 0,07 0,170 0,299 2,39 -0,88 0,69 2,20 1,79 2 0,07 0,16 0,23 0
455
Edmond Tapsoba
bf BFA DF
Leverkusen
26 1.999 5 3 8 2,88 1,72 4,60 0,10 0,06 0,16 2,88 0,10 0,099 0,288 2,88 2,12 1,74 1,28 1,74 5 0,17 0,10 0,28 2
373
David Raum
de GER DF
RB Leipzig
27 1.998 3 7 10 2,81 3,86 6,67 0,10 0,14 0,24 2,02 0,07 0,117 0,351 2,81 0,19 1,07 3,14 1,81 2 0,11 0,25 0,35 6
424
Fábio Silva
pt POR FW,MF
Dortmund
23 2.002 2 6 8 2,81 3,23 6,04 0,31 0,36 0,67 2,81 0,31 0,122 0,351 2,81 -0,81 0,71 2,77 1,86 2 0,22 0,66 0,88 3
62
Nathaniel Brown
de GER MF,DF
Eintracht Frankfurt
22 2.003 4 4 8 2,69 2,24 4,93 0,09 0,08 0,17 2,69 0,09 0,150 0,299 2,69 1,31 1,49 1,76 1,79 4 0,14 0,14 0,27 1
83
Fares Chaïbi
dz ALG MF
Eintracht Frankfurt
22 2.002 2 9 11 2,69 4,99 7,68 0,14 0,25 0,39 2,69 0,14 0,077 0,299 2,69 -0,69 0,74 4,01 1,80 2 0,10 0,45 0,55 5
102
Adam Daghim
dk DEN MF,FW
Wolfsburg
19 2.005 2 3 5 2,69 1,73 4,42 0,18 0,11 0,29 2,69 0,18 0,100 0,299 2,69 -0,69 0,74 1,27 1,73 2 0,13 0,20 0,33 4
117
Eren Dinkçi
de GER MF,FW
Heidenheim
23 2.001 3 1 4 2,69 0,68 3,37 0,21 0,05 0,27 2,69 0,21 0,108 0,299 2,69 0,31 1,11 0,32 1,47 3 0,24 0,08 0,32 0
135
Robin Fellhauer
de GER MF
Augsburg
27 1.998 3 2 5 2,69 1,26 3,95 0,09 0,04 0,13 2,69 0,09 0,090 0,299 2,69 0,31 1,11 0,74 1,59 3 0,10 0,06 0,16 6
207
Lee Jae-sung
kr KOR MF,FW
Mainz 05
32 1.992 4 2 6 2,69 1,23 3,92 0,11 0,05 0,16 2,69 0,11 0,090 0,299 2,69 1,31 1,49 0,77 1,63 4 0,16 0,08 0,25 9
293
Jean Mattéo Bahoya
fr FRA MF,FW
Eintracht Frankfurt
20 2.005 3 4 7 2,69 2,34 5,03 0,18 0,16 0,34 2,69 0,18 0,093 0,299 2,69 0,31 1,11 1,66 1,71 3 0,20 0,27 0,47 3
358
Ernest Poku
nl NED MF
Leverkusen
21 2.004 5 5 10 2,69 2,69 5,38 0,16 0,16 0,33 2,69 0,16 0,100 0,299 2,69 2,31 1,86 2,31 1,86 5 0,30 0,30 0,61 3
75
Emre Can
de GER DF
Dortmund
31 1.994 3 0 3 2,66 0,04 2,70 0,38 0,01 0,39 0,29 0,04 0,531 0,664 2,66 0,34 1,13 -0,04 0,00 0 0,43 0,00 0,43 0
52
Tom Bischof
de GER DF,MF
Bayern Munich
20 2.005 3 3 6 2,59 1,96 4,55 0,18 0,14 0,31 2,59 0,18 0,086 0,288 2,59 0,41 1,16 1,04 1,53 3 0,21 0,21 0,41 1
280
Patrick Mainka
de GER DF
Heidenheim
30 1.994 2 2 4 2,59 1,26 3,85 0,08 0,04 0,11 2,59 0,08 0,070 0,288 2,59 -0,59 0,77 0,74 1,58 2 0,06 0,06 0,12 3
339
Willi Orban
hu HUN DF
RB Leipzig
32 1.992 2 0 2 2,59 0,19 2,78 0,08 0,01 0,08 2,59 0,08 0,130 0,288 2,59 -0,59 0,77 -0,19 0,00 2 0,06 0,00 0,06 2
409
Nico Schlotterbeck
de GER DF
Dortmund
25 1.999 5 1 6 2,59 0,78 3,37 0,09 0,03 0,12 2,59 0,09 0,081 0,288 2,59 2,41 1,93 0,22 1,28 5 0,18 0,04 0,21 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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