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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
145
Joel Fujita
jp JPN MF
St Pauli
23 2.002 1 3 4 2,09 1,72 3,81 0,07 0,06 0,13 2,09 0,07 0,065 0,299 2,09 -1,09 0,48 1,28 1,75 1 0,03 0,10 0,14 3
190
Jonas Hofmann
de GER MF
Leverkusen
33 1.992 2 2 4 2,09 1,18 3,27 0,19 0,10 0,29 2,09 0,19 0,091 0,299 2,09 -0,09 0,96 0,82 1,70 2 0,18 0,18 0,36 2
307
Miro Muheim
ch SUI MF,DF
Hamburger SV
27 1.998 0 4 4 2,09 2,26 4,35 0,08 0,08 0,16 2,09 0,08 0,087 0,299 2,09 -2,09 0,00 1,74 1,77 0 0,00 0,15 0,15 1
407
Xaver Schlager
at AUT MF
RB Leipzig
27 1.997 3 1 4 2,09 0,72 2,81 0,10 0,04 0,14 2,09 0,10 0,100 0,299 2,09 0,91 1,43 0,28 1,39 3 0,15 0,05 0,20 2
415
Jan Schöppner
de GER MF
Heidenheim
26 1.999 3 3 6 2,09 1,65 3,74 0,08 0,07 0,15 2,09 0,08 0,084 0,299 2,09 0,91 1,43 1,35 1,81 3 0,12 0,12 0,24 3
420
Nicolas Seiwald
at AUT MF
RB Leipzig
24 2.001 0 2 2 2,09 1,23 3,32 0,07 0,04 0,11 2,09 0,07 0,105 0,299 2,09 -2,09 0,00 0,77 1,63 0 0,00 0,07 0,07 0
81
Julian Chabot
de GER DF
Stuttgart
27 1.998 0 0 0 2,02 0,17 2,19 0,08 0,01 0,09 2,02 0,08 0,112 0,288 2,02 -2,02 0,00 -0,17 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
153
Matthias Ginter
de GER DF
Freiburg
31 1.994 3 3 6 2,02 1,65 3,67 0,06 0,05 0,12 2,02 0,06 0,106 0,288 2,02 0,98 1,49 1,35 1,82 3 0,10 0,10 0,19 2
459
Arthur Theate
be BEL DF
Eintracht Frankfurt
25 2.000 1 0 1 2,02 0,14 2,16 0,08 0,01 0,09 2,02 0,08 0,134 0,288 2,02 -1,02 0,50 -0,14 0,00 1 0,04 0,00 0,04 1
249
Derrick Köhn
gh GHA MF,DF
Union Berlin
26 1.999 1 2 3 1,99 1,18 3,17 0,09 0,06 0,15 1,20 0,06 0,071 0,397 1,99 -0,99 0,50 0,82 1,70 0 0,05 0,09 0,14 6
45
Jobe Bellingham
eng ENG MF
Dortmund
19 2.005 0 1 1 1,79 0,67 2,46 0,09 0,03 0,12 1,79 0,09 0,094 0,299 1,79 -1,79 0,00 0,33 1,49 0 0,00 0,05 0,05 0
89
Chema 2005
es ESP MF
Stuttgart
20 2.005 3 0 3 1,79 0,15 1,94 0,12 0,01 0,13 1,79 0,12 0,120 0,299 1,79 1,21 1,67 -0,15 0,00 3 0,21 0,00 0,21 1
151
Dimitris Giannoulis
gr GRE MF
Augsburg
29 1.995 2 5 7 1,79 2,59 4,38 0,09 0,12 0,21 1,79 0,09 0,179 0,299 1,79 0,21 1,11 2,41 1,93 2 0,10 0,24 0,33 4
208
Kristijan Jakić
hr CRO MF,DF
Augsburg
28 1.997 2 1 3 1,79 0,66 2,45 0,10 0,04 0,13 1,79 0,10 0,100 0,299 1,79 0,21 1,11 0,34 1,53 2 0,11 0,05 0,16 2
264
Hugo Larsson
se SWE MF
Eintracht Frankfurt
21 2.004 2 2 4 1,79 1,16 2,95 0,09 0,06 0,15 1,79 0,09 0,138 0,299 1,79 0,21 1,11 0,84 1,73 2 0,10 0,10 0,20 0
281
Lovro Majer
hr CRO MF
Wolfsburg
27 1.998 2 3 5 1,79 1,73 3,52 0,12 0,11 0,23 1,79 0,12 0,066 0,299 1,79 0,21 1,11 1,27 1,73 2 0,13 0,20 0,33 4
290
Han-Noah Massengo
fr FRA MF
Augsburg
24 2.001 2 1 3 1,79 0,67 2,46 0,07 0,02 0,09 1,79 0,07 0,090 0,299 1,79 0,21 1,11 0,33 1,49 2 0,07 0,04 0,11 0
300
William Mikelbrencis
fr FRA MF,DF
Hamburger SV
21 2.004 0 4 4 1,79 2,15 3,94 0,12 0,14 0,26 1,79 0,12 0,150 0,299 1,79 -1,79 0,00 1,85 1,86 0 0,00 0,26 0,26 5
320
Florian Neuhaus
de GER MF,FW
Gladbach
28 1.997 0 1 1 1,79 0,69 2,48 0,17 0,07 0,24 1,79 0,17 0,082 0,299 1,79 -1,79 0,00 0,31 1,45 0 0,00 0,10 0,10 0
397
Kaishu Sano
jp JPN MF
Mainz 05
24 2.000 1 2 3 1,79 1,18 2,97 0,05 0,03 0,09 1,79 0,05 0,075 0,299 1,79 -0,79 0,56 0,82 1,70 1 0,03 0,06 0,09 4
421
Kento Shiogai
jp JPN MF
Wolfsburg
20 2.005 1 0 1 1,79 0,08 1,87 0,51 0,02 0,53 1,79 0,51 0,199 0,299 1,79 -0,79 0,56 -0,08 0,00 1 0,28 0,00 0,28 3
458
Martin Terrier
fr FRA MF,FW
Leverkusen
28 1.997 4 1 5 1,79 0,63 2,42 0,24 0,08 0,32 1,79 0,24 0,106 0,299 1,79 2,21 2,23 0,37 1,58 4 0,53 0,13 0,67 1
18
Waldemar Anton
de GER DF
Dortmund
29 1.996 2 0 2 1,73 0,14 1,87 0,05 0,00 0,06 1,73 0,05 0,108 0,288 1,73 0,27 1,16 -0,14 0,00 2 0,06 0,00 0,06 0
30
Ridle Baku
de GER DF
RB Leipzig
27 1.998 2 3 5 1,73 1,84 3,57 0,06 0,07 0,13 1,73 0,06 0,058 0,288 1,73 0,27 1,16 1,16 1,63 2 0,07 0,11 0,18 4
76
Nicolás Capaldo
ar ARG DF,MF
Hamburger SV
26 1.998 1 3 4 1,73 1,73 3,46 0,08 0,08 0,16 1,73 0,08 0,079 0,288 1,73 -0,73 0,58 1,27 1,74 1 0,04 0,13 0,18 2

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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