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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
104
Tidiam Gomis
fr FRA FW
RB Leipzig
20 2.006 1 2 3 0,87 1,12 1,99 0,34 0,44 0,78 0,87 0,34 0,087 0,433 0,87 0,13 1,15 0,88 1,79 1 0,39 0,79 1,18 —
113
Brajan Gruda
de GER FW,MF
RB Leipzig
22 2.004 0 0 0 0,87 0,05 0,92 0,42 0,02 0,44 0,87 0,42 0,173 0,433 0,87 -0,87 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
169
Christian Kofane
cm CMR FW
Leverkusen
20 2.006 2 0 2 0,87 0,06 0,93 0,57 0,04 0,62 0,87 0,57 0,108 0,433 0,87 1,13 2,31 -0,06 0,00 2 1,32 0,00 1,32 —
174
Ransford Königsdörffer
gh GHA FW,MF
Mainz 05
25 2.001 1 0 1 0,87 0,04 0,91 0,74 0,03 0,77 0,87 0,74 0,217 0,433 0,87 0,13 1,15 -0,04 0,00 1 0,85 0,00 0,85 —
185
Emmanuel Latte Lath
ci CIV FW
Union Berlin
27 1.999 1 0 1 0,87 0,05 0,92 0,32 0,02 0,34 0,87 0,32 0,217 0,433 0,87 0,13 1,15 -0,05 0,00 1 0,37 0,00 0,37 4
191
Isac Lidberg
se SWE FW
Gladbach
28 1.998 1 0 1 0,87 0,02 0,89 0,50 0,01 0,52 0,87 0,50 0,217 0,433 0,87 0,13 1,15 -0,02 0,00 1 0,58 0,00 0,58 —
195
Marin Ljubicic
hr CRO FW
Union Berlin
24 2.002 0 0 0 0,87 0,05 0,92 0,36 0,02 0,38 0,87 0,36 0,217 0,433 0,87 -0,87 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
208
Stefano Marino
de GER FW
Paderborn 07
22 2.004 1 0 1 0,87 0,03 0,90 0,37 0,01 0,38 0,87 0,37 0,144 0,433 0,87 0,13 1,15 -0,03 0,00 1 0,42 0,00 0,42 3
220
Terem Moffi
ng NGA FW
Hamburger SV
27 1.999 0 0 0 0,87 0,03 0,90 0,44 0,02 0,46 0,87 0,44 0,289 0,433 0,87 -0,87 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
223
David Mokwa
fr FRA FW
Elversberg
22 2.004 2 0 2 0,87 0,05 0,92 0,25 0,01 0,27 0,87 0,25 0,217 0,433 0,87 1,13 2,31 -0,05 0,00 2 0,58 0,00 0,58 1
256
Dženan Pejčinović
de GER FW,MF
Stuttgart
21 2.005 0 0 0 0,87 0,09 0,96 0,29 0,03 0,32 0,87 0,29 0,096 0,433 0,87 -0,87 0,00 -0,09 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
259
Rayan Philippe
fr FRA FW
Paderborn 07
25 2.000 0 0 0 0,87 0,01 0,88 1,08 0,01 1,10 0,87 1,08 0,433 0,433 0,87 -0,87 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
267
Yussuf Poulsen
dk DEN FW
Hamburger SV
32 1.994 1 0 1 0,87 0,04 0,91 0,79 0,04 0,83 0,87 0,79 0,217 0,433 0,87 0,13 1,15 -0,04 0,00 1 0,91 0,00 0,91 1
328
Moussa Sylla
ml MLI FW
Schalke 04
26 1.999 0 0 0 0,87 0,05 0,92 0,37 0,02 0,40 0,87 0,37 0,173 0,433 0,87 -0,87 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
219
Max Moerstedt
de GER FW
Hoffenheim
20 2.006 0 1 1 0,77 0,49 1,26 0,65 0,41 1,07 0,43 0,37 0,255 0,433 0,87 -0,77 0,00 0,51 2,06 0 0,00 0,85 0,85 —
6
Nadiem Amiri
de GER MF
Mainz 05
29 1.996 0 0 0 0,63 0,06 0,69 0,16 0,02 0,18 0,30 0,08 0,090 0,298 0,60 -0,63 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
2
Junior Adamu
at AUT MF,FW
Schalke 04
25 2.001 0 1 1 0,60 0,58 1,18 0,38 0,37 0,76 0,60 0,38 0,119 0,298 0,60 -0,60 0,00 0,42 1,72 0 0,00 0,64 0,64 1
16
Neil El Aynaoui
ma MAR MF
RB Leipzig
25 2.001 0 0 0 0,60 0,06 0,66 0,21 0,02 0,24 0,60 0,21 0,085 0,298 0,60 -0,60 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
24
Ezechiel Banzuzi
nl NED MF
RB Leipzig
21 2.005 0 1 1 0,60 0,56 1,16 0,16 0,15 0,32 0,60 0,16 0,119 0,298 0,60 -0,60 0,00 0,44 1,79 0 0,00 0,27 0,27 —
32
Maximilian Beier
de GER MF
Dortmund
23 2.002 1 2 3 0,60 1,14 1,74 0,20 0,38 0,58 0,60 0,20 0,060 0,298 0,60 0,40 1,68 0,86 1,76 1 0,34 0,67 1,01 1
44
Nathaniel Brown
de GER MF,DF
Bayern Munich
23 2.003 0 0 0 0,60 0,03 0,63 0,30 0,02 0,32 0,60 0,30 0,198 0,298 0,60 -0,60 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
52
Santiago Castaneda
us USA MF
Paderborn 07
21 2.004 1 0 1 0,60 0,02 0,62 0,15 0,01 0,16 0,60 0,15 0,119 0,298 0,60 0,40 1,68 -0,02 0,00 1 0,25 0,00 0,25 —
100
Aleix García
es ESP MF
Leverkusen
29 1.997 0 0 0 0,60 0,05 0,65 0,15 0,01 0,16 0,60 0,15 0,099 0,298 0,60 -0,60 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
115
Albert Grønbaek
dk DEN MF
Hamburger SV
25 2.001 0 2 2 0,60 1,13 1,73 0,16 0,30 0,46 0,60 0,16 0,198 0,298 0,60 -0,60 0,00 0,87 1,77 0 0,00 0,54 0,54 —
121
Janik Haberer
de GER MF
Union Berlin
32 1.994 0 0 0 0,60 0,03 0,63 0,49 0,03 0,52 0,60 0,49 0,198 0,298 0,60 -0,60 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —

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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