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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
39
Victor Boniface
ng NGA FW
Leverkusen
25 2.000 0 0 0 0,43 0,02 0,45 6,50 0,34 6,79 0,43 6,50 0,144 0,433 0,43 -0,43 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
125
Conrad Harder
dk DEN FW
RB Leipzig
21 2.005 0 0 0 0,43 0,02 0,45 4,87 0,21 5,04 0,43 4,87 0,217 0,433 0,43 -0,43 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
165
Tim Kleindienst
de GER FW
Gladbach
31 1.995 0 0 0 0,43 0,04 0,47 0,18 0,02 0,19 0,43 0,18 0,072 0,433 0,43 -0,43 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
261
Marvin Pieringer
de GER FW
Paderborn 07
27 1.999 0 0 0 0,43 0,02 0,45 0,13 0,01 0,13 0,43 0,13 0,087 0,433 0,43 -0,43 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
279
Rodrigo Ribeiro
pt POR FW
Augsburg
21 2.005 1 0 1 0,43 0,06 0,49 0,55 0,07 0,62 0,43 0,55 0,108 0,433 0,43 0,57 2,31 -0,06 0,00 1 1,27 0,00 1,27 1
282
Rômulo 2002
br BRA FW
RB Leipzig
24 2.002 1 0 1 0,43 0,02 0,45 0,47 0,02 0,49 0,43 0,47 0,217 0,433 0,43 0,57 2,31 -0,02 0,00 1 1,08 0,00 1,08 1
296
Leo Sauer
sk SVK FW,MF
Stuttgart
20 2.005 0 0 0 0,43 0,02 0,45 1,30 0,06 1,35 0,43 1,30 0,217 0,433 0,43 -0,43 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
333
Martin Terrier
fr FRA FW,MF
Leverkusen
29 1.997 0 0 0 0,43 0,01 0,44 2,60 0,05 2,63 0,43 2,60 0,433 0,433 0,43 -0,43 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
336
Steffen Tigges
de GER FW
Paderborn 07
28 1.998 1 0 1 0,43 0,04 0,47 0,28 0,02 0,30 0,43 0,28 0,054 0,433 0,43 0,57 2,31 -0,04 0,00 1 0,65 0,00 0,65 —
338
Tiago Tomás
pt POR FW
Stuttgart
24 2.002 0 0 0 0,43 0,02 0,45 0,64 0,03 0,66 0,43 0,64 0,217 0,433 0,43 -0,43 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
78
Kevin Diks
id IDN DF
Gladbach
30 1.996 0 0 0 0,33 0,02 0,35 0,08 0,00 0,09 0,00 0,00 0,111 0,000 0,00 -0,33 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
200
Shuto Machino
jp JPN FW
Gladbach
27 1.999 1 0 1 0,33 0,03 0,36 0,58 0,05 0,62 0,00 0,00 0,067 0,333 0,33 0,67 3,00 -0,03 0,00 0 1,73 0,00 1,73 —
5
Ayoube Amaimouni
ma MAR MF
Frankfurt
21 2.004 0 0 0 0,30 0,04 0,34 0,25 0,03 0,29 0,30 0,25 0,074 0,298 0,30 -0,30 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
14
Leon Avdullahu
xk KVX MF
Hoffenheim
22 2.004 1 0 1 0,30 0,02 0,32 0,08 0,01 0,08 0,30 0,08 0,099 0,298 0,30 0,70 3,36 -0,02 0,00 1 0,26 0,00 0,26 —
36
Jan-Niklas Beste
de GER MF
Freiburg
27 1.999 0 1 1 0,30 0,56 0,86 0,10 0,19 0,29 0,30 0,10 0,074 0,298 0,30 -0,30 0,00 0,44 1,80 0 0,00 0,33 0,33 —
47
Wouter Burger
nl NED MF
Hoffenheim
25 2.001 0 0 0 0,30 0,03 0,33 0,08 0,01 0,09 0,30 0,08 0,060 0,298 0,30 -0,30 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
49
Anthony Caci
fr FRA MF
Mainz 05
29 1.997 0 1 1 0,30 0,55 0,85 0,10 0,18 0,28 0,30 0,10 0,074 0,298 0,30 -0,30 0,00 0,45 1,83 0 0,00 0,32 0,32 1
62
Bambasé Conté
de GER MF,FW
Hoffenheim
23 2.003 0 2 2 0,30 0,99 1,29 0,11 0,35 0,46 0,30 0,11 0,033 0,298 0,30 -0,30 0,00 1,01 2,02 0 0,00 0,71 0,71 —
76
Moussa Diaby
fr FRA MF
Leverkusen
27 1.999 0 0 0 0,30 0,07 0,37 0,13 0,03 0,16 0,30 0,13 0,033 0,298 0,30 -0,30 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
79
Junior Dina Ebimbe
cm CMR MF,DF
Schalke 04
25 2.000 0 0 0 0,30 0,03 0,33 0,11 0,01 0,12 0,30 0,11 0,099 0,298 0,30 -0,30 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
80
Eren Dinkçi
de GER MF,FW
Werder Bremen
24 2.001 1 0 1 0,30 0,06 0,36 0,12 0,03 0,15 0,30 0,12 0,060 0,298 0,30 0,70 3,36 -0,06 0,00 1 0,41 0,00 0,41 1
87
Paul Erevbenagie
de GER MF
Werder Bremen
19 2.007 0 0 0 0,30 0,01 0,31 0,84 0,04 0,88 0,30 0,84 0,298 0,298 0,30 -0,30 0,00 -0,01 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
92
Ezequiél Fernández
ar ARG MF
Leverkusen
24 2.002 1 0 1 0,30 0,04 0,34 0,10 0,01 0,11 0,30 0,10 0,060 0,298 0,30 0,70 3,36 -0,04 0,00 1 0,33 0,00 0,33 2
105
Robin Gosens
de GER MF,DF
Schalke 04
32 1.994 1 0 1 0,30 0,04 0,34 0,11 0,01 0,13 0,30 0,11 0,074 0,298 0,30 0,70 3,36 -0,04 0,00 1 0,37 0,00 0,37 —
134
Jonas Hofmann
de GER MF
Leverkusen
34 1.992 0 0 0 0,30 0,01 0,31 1,03 0,03 1,06 0,30 1,03 0,298 0,298 0,30 -0,30 0,00 -0,01 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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