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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
327
Felix Nmecha
de GER MF
Dortmund
24 2.000 2 3 5 2,58 1,80 4,38 0,11 0,07 0,18 1,79 0,07 0,078 0,299 2,09 -0,58 0,77 1,20 1,66 2 0,08 0,12 0,21 2
444
Kevin Stöger
at AUT MF
Gladbach
31 1.993 1 1 2 2,58 0,70 3,28 0,18 0,05 0,22 1,79 0,12 0,112 0,299 2,09 -1,58 0,39 0,30 1,43 1 0,07 0,07 0,14 0
231
Silas Katompa
cd COD FW
Mainz 05
26 1.998 1 0 1 2,46 0,06 2,52 0,66 0,02 0,68 2,46 0,66 0,307 0,351 2,46 -1,46 0,41 -0,06 0,00 1 0,27 0,00 0,27 2
379
Rodrigo Ribeiro
pt POR FW
Augsburg
20 2.005 2 0 2 2,46 0,22 2,68 0,35 0,03 0,38 2,46 0,35 0,095 0,351 2,46 -0,46 0,81 -0,22 0,00 2 0,28 0,00 0,28 9
107
Muhammed Damar
de GER MF,FW
Hoffenheim
21 2.004 0 0 0 2,39 0,11 2,50 0,78 0,03 0,81 2,39 0,78 0,199 0,299 2,39 -2,39 0,00 -0,11 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
194
Mathias Honsak
at AUT MF,FW
Heidenheim
28 1.996 2 1 3 2,39 0,73 3,12 0,17 0,05 0,22 2,39 0,17 0,077 0,299 2,39 -0,39 0,84 0,27 1,37 2 0,14 0,07 0,22 9
279
Linton Maina
de GER MF,FW
Köln
26 1.999 2 0 2 2,39 0,17 2,56 0,21 0,02 0,23 2,39 0,21 0,120 0,299 2,39 -0,39 0,84 -0,17 0,00 2 0,18 0,00 0,18 1
295
Samuel Mbangula
be BEL MF,FW
Werder Bremen
21 2.004 3 2 5 2,39 1,10 3,49 0,18 0,08 0,27 2,39 0,18 0,141 0,299 2,39 0,61 1,25 0,90 1,82 3 0,23 0,15 0,38 4
316
Paul Nebel
de GER MF
Mainz 05
22 2.002 5 2 7 2,39 1,24 3,63 0,10 0,05 0,16 2,39 0,10 0,075 0,299 2,39 2,61 2,09 0,76 1,61 5 0,22 0,09 0,30 3
364
Cameron Puertas
ch SUI MF
Werder Bremen
26 1.998 1 2 3 2,39 1,25 3,64 0,12 0,06 0,18 2,39 0,12 0,065 0,299 2,39 -1,39 0,42 0,75 1,59 1 0,05 0,10 0,15 2
376
Nicolai Remberg
de GER MF
Hamburger SV
25 2.000 0 2 2 2,39 1,17 3,56 0,07 0,04 0,11 2,39 0,07 0,141 0,299 2,39 -2,39 0,00 0,83 1,71 0 0,00 0,06 0,06 1
448
Mattias Svanberg
se SWE MF
Wolfsburg
26 1.999 3 1 4 2,39 0,68 3,07 0,25 0,07 0,32 2,39 0,25 0,114 0,299 2,39 0,61 1,25 0,32 1,47 3 0,31 0,10 0,42 1
457
Nathan Tella
ng NGA MF
Leverkusen
26 1.999 1 4 5 2,39 2,17 4,56 0,25 0,23 0,47 2,39 0,25 0,100 0,299 2,39 -1,39 0,42 1,83 1,84 1 0,10 0,41 0,52 5
495
Patrick Wimmer
at AUT MF
Wolfsburg
24 2.001 4 3 7 2,39 1,71 4,10 0,13 0,09 0,23 2,39 0,13 0,100 0,299 2,39 1,61 1,67 1,29 1,76 4 0,22 0,17 0,39 2
500
Jeong Woo-yeong
kr KOR MF,FW
Union Berlin
25 1.999 4 1 5 2,39 0,65 3,04 0,18 0,05 0,23 2,39 0,18 0,109 0,299 2,39 1,61 1,67 0,35 1,54 4 0,30 0,08 0,38 4
263
Konrad Laimer
at AUT DF
Bayern Munich
28 1.997 3 9 12 2,30 5,10 7,40 0,10 0,23 0,33 2,30 0,10 0,136 0,288 2,30 0,70 1,30 3,90 1,76 3 0,14 0,41 0,54 4
366
Jarell Quansah
eng ENG DF
Leverkusen
22 2.003 4 0 4 2,30 0,15 2,45 0,09 0,01 0,10 2,30 0,09 0,128 0,288 2,30 1,70 1,74 -0,15 0,00 4 0,16 0,00 0,16 1
395
Philipp Sander
de GER DF,MF
Gladbach
27 1.998 2 0 2 2,30 0,21 2,51 0,08 0,01 0,09 2,30 0,08 0,092 0,288 2,30 -0,30 0,87 -0,21 0,00 2 0,07 0,00 0,07 0
59
Victor Boniface
ng NGA FW
Werder Bremen
24 2.000 0 2 2 2,11 1,09 3,20 0,57 0,30 0,87 2,11 0,57 0,132 0,351 2,11 -2,11 0,00 0,91 1,83 0 0,00 0,54 0,54 3
192
Benedict Hollerbach
de GER FW,MF
Mainz 05
24 2.001 1 3 4 2,11 1,65 3,76 0,22 0,17 0,39 2,11 0,22 0,096 0,351 2,11 -1,11 0,47 1,35 1,81 1 0,10 0,31 0,41 5
216
Ricky-Jade Jones
eng ENG FW
St Pauli
24 2.001 2 0 2 2,11 0,09 2,20 0,54 0,02 0,56 2,11 0,54 0,192 0,351 2,11 -0,11 0,95 -0,09 0,00 2 0,51 0,00 0,51 6
422
Armindo Sieb
de GER FW
Mainz 05
22 2.003 2 0 2 2,11 0,15 2,26 0,35 0,02 0,37 2,11 0,35 0,117 0,351 2,11 -0,11 0,95 -0,15 0,00 2 0,33 0,00 0,33 3
492
Nelson Weiper
de GER FW
Mainz 05
20 2.005 0 0 0 2,11 0,11 2,22 0,34 0,02 0,36 2,11 0,34 0,162 0,351 2,11 -2,11 0,00 -0,11 0,00 0 0,00 0,00 0,00 6
496
Jonas Wind
dk DEN FW
Wolfsburg
26 1.999 1 0 1 2,11 0,08 2,19 0,39 0,01 0,41 2,11 0,39 0,234 0,351 2,11 -1,11 0,47 -0,08 0,00 1 0,19 0,00 0,19 2
10
Ayoube Amaimouni Echghouyab
ma MAR MF,FW
Eintracht Frankfurt
20 2.004 2 3 5 2,09 1,67 3,76 0,32 0,26 0,58 2,09 0,32 0,174 0,299 2,09 -0,09 0,96 1,33 1,80 2 0,31 0,46 0,77 6

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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