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2025-2026

Dfb Pokal / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Copa da Alemanha (Dfb Pokal) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Copa da Alemanha (Dfb Pokal) · 2025-2026 · 1.206 registros np 10.1% sot 28.3% pk 69.6% ast 71.6%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,17

xA ⚡ méd. 0,07

xG+xA ⚡ méd. 0,24

xG/90 ⚡ méd. 0,15

xG/Fin ⚡ méd. 0,060

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,17

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 1.206

Dfb Pokal · 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
523	Atakan Karazor	tr TUR	MF	Stuttgart	28	1.996	2	0	2	0,78	0,04	0,82	0,14	0,01	0,14	0,78	0,14	0,156	0,259	0,78	1,22	2,57	-0,04	0,00	2	0,35	0,00	0,35	2
549	Felix Klaus	de GER	MF,FW	Greuther Fürth	32	1.992	0	0	0	0,78	0,07	0,85	0,39	0,04	0,43	0,78	0,39	0,086	0,259	0,78	-0,78	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
665	Shuto Machino	jp JPN	MF,FW	Gladbach	25	1.999	1	0	1	0,78	0,06	0,84	0,43	0,04	0,47	0,78	0,43	0,111	0,259	0,78	0,22	1,29	-0,06	0,00	1	0,56	0,00	0,56	0
687	Eric Martel	de GER	MF,DF	Köln	23	2.002	1	0	1	0,78	0,03	0,81	0,39	0,01	0,40	0,78	0,39	0,194	0,259	0,78	0,22	1,29	-0,03	0,00	1	0,50	0,00	0,50	0
737	Monju Momuluh	de GER	MF	Arminia	23	2.002	1	0	1	0,78	0,02	0,80	0,97	0,03	1,00	0,78	0,97	0,259	0,259	0,78	0,22	1,29	-0,02	0,00	1	1,25	0,00	1,25	1
758	Florent Muslija	xk KVX	MF	Düsseldorf	27	1.998	1	1	2	0,78	0,54	1,32	0,39	0,27	0,66	0,78	0,39	0,111	0,259	0,78	0,22	1,29	0,46	1,86	1	0,50	0,50	1,00	0
788	Alexander Nollenberger	de GER	MF,DF	Magdeburg	28	1.997	0	1	1	0,78	0,54	1,32	0,45	0,31	0,76	0,78	0,45	0,156	0,259	0,78	-0,78	0,00	0,46	1,87	0	0,00	0,58	0,58	2
811	Louis Oppie	de GER	MF,DF	St Pauli	23	2.002	1	0	1	0,78	0,08	0,86	0,19	0,02	0,21	0,78	0,19	0,078	0,259	0,78	0,22	1,29	-0,08	0,00	1	0,24	0,00	0,24	0
831	Mathias Pereira Lage	pt POR	MF,FW	St Pauli	28	1.996	1	0	1	0,78	0,05	0,83	0,27	0,02	0,29	0,78	0,27	0,111	0,259	0,78	0,22	1,29	-0,05	0,00	1	0,34	0,00	0,34	2
994	Léo Scienza	br BRA	MF	Heidenheim	26	1.998	2	0	2	0,78	0,04	0,82	0,86	0,04	0,91	0,78	0,86	0,259	0,259	0,78	1,22	2,57	-0,04	0,00	2	2,22	0,00	2,22	0
1024	Xavi Simons	nl NED	MF	RB Leipzig	22	2.003	1	1	2	0,78	0,55	1,33	0,78	0,55	1,33	0,78	0,78	0,156	0,259	0,78	0,22	1,29	0,45	1,82	1	1,00	1,00	2,00	0
1054	Kevin Stöger	at AUT	MF,FW	Gladbach	31	1.993	0	3	3	0,78	1,61	2,39	0,28	0,59	0,87	0,78	0,28	0,097	0,259	0,78	-0,78	0,00	1,39	1,86	0	0,00	1,10	1,10	1
1066	Mattias Svanberg	se SWE	MF	Wolfsburg	26	1.999	2	1	3	0,78	0,51	1,29	2,19	1,43	3,63	0,78	2,19	0,259	0,259	0,78	1,22	2,57	0,49	1,96	2	5,63	2,81	8,44	0
1085	Jonas Therkelsen	no NOR	MF,FW	Holstein Kiel	22	2.003	0	1	1	0,78	0,51	1,29	0,25	0,17	0,42	0,78	0,25	0,078	0,259	0,78	-0,78	0,00	0,49	1,94	0	0,00	0,32	0,32	1
1203	Tom Zimmerschied	de GER	MF	Elversberg	26	1.998	0	0	0	0,78	0,02	0,80	0,44	0,01	0,45	0,78	0,44	0,194	0,259	0,78	-0,78	0,00	-0,02	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
6	Ragnar Ache	de GER	FW	Köln	27	1.998	1	2	3	0,70	0,96	1,66	0,59	0,80	1,39	0,70	0,59	0,175	0,349	0,70	0,30	1,43	1,04	2,09	1	0,84	1,68	2,52	0
106	Merveille Biankadi	de GER	FW	Energie Cottbus	30	1.995	0	0	0	0,70	0,04	0,74	1,40	0,09	1,49	0,70	1,40	0,175	0,349	0,70	-0,70	0,00	-0,04	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
107	Bartosz Białek	pl POL	FW	Darmstadt 98	23	2.001	1	0	1	0,70	0,02	0,72	1,43	0,05	1,48	0,70	1,43	0,349	0,349	0,70	0,30	1,43	-0,02	0,00	1	2,05	0,00	2,05	0
109	Filip Bilbija	de GER	MF	Paderborn 07	25	2.000	1	0	1	0,70	0,01	0,71	0,39	0,00	0,39	0,00	0,00	0,696	0,696	0,70	0,30	1,44	-0,01	0,00	0	0,56	0,00	0,56	1
159	Holger Bux	de GER	MF	Bahlinger SC	22	2.002	0	0	0	0,70	0,00	0,70	0,70	0,00	0,70	0,00	0,00	0,696	0,259	0,26	-0,70	0,00	0,00	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
208	Jón Dagur Þorsteinsson	is ISL	MF	Hertha BSC	26	1.998	1	0	1	0,70	0,01	0,71	0,68	0,01	0,69	0,00	0,00	0,696	0,696	0,70	0,30	1,44	-0,01	0,00	0	0,98	0,00	0,98	0
236	Yan Diomandé	ci CIV	FW,MF	RB Leipzig	18	2.006	1	1	2	0,70	0,55	1,25	0,26	0,21	0,47	0,70	0,26	0,140	0,349	0,70	0,30	1,43	0,45	1,82	1	0,38	0,38	0,75	0
346	Silas Gnaka	ci CIV	MF	Magdeburg	26	1.998	1	1	2	0,70	0,51	1,21	0,42	0,31	0,73	0,00	0,00	0,348	0,696	0,70	0,30	1,44	0,49	1,96	0	0,60	0,60	1,20	0
367	Adriano Grimaldi	de GER	FW	Paderborn 07	34	1.991	2	0	2	0,70	0,02	0,72	1,07	0,02	1,09	0,70	1,07	0,349	0,349	0,70	1,30	2,86	-0,02	0,00	2	3,05	0,00	3,05	1
438	Felix Higl	de GER	FW	Greuther Fürth	28	1.997	0	0	0	0,70	0,05	0,75	0,75	0,05	0,80	0,70	0,75	0,116	0,349	0,70	-0,70	0,00	-0,05	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0

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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 Dfb Pokal:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.1%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 28.3%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 69.6%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 71.6%

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