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2026-2027
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Alemão (Bundesliga)  ·  2026-2027  ·  368 registros np 11.8% sot 34.2% pk 33.3% ast 79.7%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,36
xA ⚡ méd. 0,18
xG+xA ⚡ méd. 0,54
xG/90 ⚡ méd. 0,21
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,36
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 368
Bundesliga  ·  2026-2027
# 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
211
Igor Matanović
hr CRO FW
Freiburg
23 2.003 3 1 4 3,90 0,66 4,56 1,09 0,18 1,28 3,90 1,09 0,260 0,433 3,90 -0,90 0,77 0,34 1,52 3 0,84 0,28 1,12 1
110
Michael Gregoritsch
at AUT FW
Augsburg
32 1.994 3 0 3 3,46 0,13 3,59 1,08 0,04 1,12 3,46 1,08 0,385 0,433 3,46 -0,46 0,87 -0,13 0,00 3 0,93 0,00 0,93 1
97
Niclas Füllkrug
de GER FW
Werder Bremen
33 1.993 3 0 3 3,03 0,14 3,17 0,90 0,04 0,94 3,03 0,90 0,276 0,433 3,03 -0,03 0,99 -0,14 0,00 3 0,89 0,00 0,89 5
116
Serhou Guirassy
gn GUI FW
Dortmund
30 1.996 2 2 4 3,03 1,16 4,19 0,80 0,31 1,11 3,03 0,80 0,233 0,433 3,03 -1,03 0,66 0,84 1,72 2 0,53 0,53 1,06 4
302
Patrik Schick
cz CZE FW
Leverkusen
30 1.996 4 1 5 3,03 0,61 3,64 1,05 0,21 1,26 3,03 1,05 0,178 0,433 3,03 0,97 1,32 0,39 1,64 4 1,38 0,35 1,73 2
335
Phillip Tietz
de GER FW
Mainz 05
29 1.997 4 0 4 3,03 0,14 3,17 0,76 0,04 0,79 3,03 0,76 0,189 0,433 3,03 0,97 1,32 -0,14 0,00 4 1,00 0,00 1,00 1
247
Michael Olise
fr FRA MF
Bayern Munich
24 2.001 4 1 5 2,68 0,73 3,41 0,79 0,22 1,01 2,68 0,79 0,158 0,298 2,68 1,32 1,49 0,27 1,37 4 1,18 0,30 1,48 1
28
Sheraldo Becker
sr SUR FW
Mainz 05
31 1.995 2 3 5 2,60 1,64 4,24 0,83 0,52 1,35 2,60 0,83 0,217 0,433 2,60 -0,60 0,77 1,36 1,83 2 0,64 0,96 1,60 3
84
Younes Ebnoutalib
de GER FW
Frankfurt
23 2.003 4 1 5 2,17 0,62 2,79 0,69 0,20 0,90 2,17 0,69 0,197 0,433 2,17 1,83 1,85 0,38 1,60 4 1,28 0,32 1,60 3
243
Antonio Nusa
no NOR FW,MF
RB Leipzig
21 2.005 2 2 4 2,17 1,12 3,29 0,57 0,30 0,87 2,17 0,57 0,217 0,433 2,17 -0,17 0,92 0,88 1,79 2 0,53 0,53 1,06 —
314
Tim Skarke
de GER FW,MF
Union Berlin
30 1.996 2 0 2 2,17 0,07 2,24 1,65 0,05 1,71 2,17 1,65 0,361 0,433 2,17 -0,17 0,92 -0,07 0,00 2 1,53 0,00 1,53 1
153
Harry Kane
eng ENG FW
Bayern Munich
33 1.993 3 1 4 2,07 0,72 2,79 0,63 0,22 0,85 1,73 0,53 0,129 0,413 2,07 0,93 1,45 0,28 1,39 2 0,92 0,31 1,22 1
48
Jonathan Burkardt
de GER FW
Frankfurt
26 2.000 3 1 4 1,73 0,62 2,35 0,49 0,18 0,67 1,73 0,49 0,157 0,433 1,73 1,27 1,73 0,38 1,60 3 0,85 0,28 1,14 2
133
Adam Hložek
cz CZE FW,MF
Hoffenheim
24 2.002 2 0 2 1,73 0,09 1,82 0,59 0,03 0,62 1,73 0,59 0,133 0,433 1,73 0,27 1,15 -0,09 0,00 2 0,68 0,00 0,68 —
70
Thijs Dallinga
nl NED FW
Köln
26 2.000 2 0 2 1,63 0,07 1,70 0,97 0,04 1,01 1,30 0,77 0,181 0,433 1,73 0,37 1,23 -0,07 0,00 2 1,18 0,00 1,18 1
9
Adil Aouchiche
dz ALG MF
Schalke 04
24 2.002 1 0 1 1,49 0,10 1,59 0,41 0,03 0,44 1,49 0,41 0,149 0,298 1,49 -0,49 0,67 -0,10 0,00 1 0,28 0,00 0,28 —
38
Hugo Bolin
se SWE MF,FW
Gladbach
23 2.003 2 0 2 1,49 0,07 1,56 0,43 0,02 0,46 1,49 0,43 0,124 0,298 1,49 0,51 1,34 -0,07 0,00 2 0,58 0,00 0,58 2
77
Luis Díaz
co COL MF
Bayern Munich
29 1.997 1 0 1 1,49 0,13 1,62 0,50 0,04 0,54 1,49 0,50 0,124 0,298 1,49 -0,49 0,67 -0,13 0,00 1 0,34 0,00 0,34 2
178
Maurice Krattenmacher
de GER MF
Elversberg
21 2.005 3 0 3 1,49 0,10 1,59 0,94 0,06 1,00 1,49 0,94 0,186 0,298 1,49 1,51 2,02 -0,10 0,00 3 1,89 0,00 1,89 —
204
Said El Mala
de GER MF,FW
Köln
20 2.006 1 0 1 1,49 0,08 1,57 0,78 0,04 0,83 1,49 0,78 0,149 0,298 1,49 -0,49 0,67 -0,08 0,00 1 0,53 0,00 0,53 —
326
Yuito Suzuki
jp JPN MF
Freiburg
24 2.001 4 0 4 1,49 0,07 1,56 0,42 0,02 0,44 1,49 0,42 0,186 0,298 1,49 2,51 2,69 -0,07 0,00 4 1,13 0,00 1,13 —
355
Fabio Vieira
pt POR MF
Hamburger SV
26 2.000 0 0 0 1,49 0,05 1,54 0,88 0,03 0,91 1,49 0,88 0,298 0,298 1,49 -1,49 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
188
Tim Lemperle
de GER FW
Hoffenheim
24 2.002 1 0 1 1,30 0,05 1,35 0,61 0,03 0,63 1,30 0,61 0,162 0,433 1,30 -0,30 0,77 -0,05 0,00 1 0,47 0,00 0,47 —
67
Adam Daghim
dk DEN MF
Hoffenheim
21 2.005 2 2 4 1,19 0,97 2,16 0,31 0,25 0,56 1,19 0,31 0,198 0,298 1,19 0,81 1,68 1,03 2,06 2 0,52 0,52 1,04 2
75
Ermedin Demirović
ba BIH MF,FW
Stuttgart
28 1.998 1 0 1 1,19 0,08 1,27 0,53 0,03 0,56 1,19 0,53 0,149 0,298 1,19 -0,19 0,84 -0,08 0,00 1 0,44 0,00 0,44 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): 11.8%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 34.2%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 33.3%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 79.7%

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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