Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Saudita (Saudi Pro League) 2025-2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Saudita (Saudi Pro League) · 2025-2026 · 555 registros np 10.8% sot 30.4% pk 81.8% ast 68.4%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,59

xA ⚡ méd. 0,66

xG+xA ⚡ méd. 2,25

xG/90 ⚡ méd. 0,12

xG/Fin ⚡ méd. 0,070

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,57

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 555

Saudi Pro League · 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
425	Luciano Rodríguez	uy URU	FW,MF	Al Suqoor Saudi Club	22	2.003	6	1	7	8,74	1,00	9,74	0,34	0,04	0,38	8,74	0,34	0,143	0,364	8,74	-2,74	0,69	0,00	1,00	6	0,23	0,04	0,27	7
318	Sadio Mané	sn SEN	MF	Al-Nassr	33	1.992	10	6	16	8,53	3,63	12,16	0,36	0,15	0,52	7,71	0,33	0,140	0,284	8,53	1,47	1,17	2,37	1,65	9	0,42	0,25	0,68	17
439	Fashion Sakala	zm ZAM	MF,FW	Al-Fayha	28	1.997	13	5	18	8,53	2,90	11,43	0,30	0,10	0,41	7,71	0,27	0,124	0,284	8,53	4,47	1,52	2,10	1,72	12	0,46	0,18	0,64	34
327	Giorgos Masouras	gr GRE	MF,FW	Al-Khaleej	31	1.994	13	3	16	8,51	2,07	10,58	0,27	0,07	0,34	8,51	0,27	0,123	0,266	8,51	4,49	1,53	0,93	1,45	13	0,42	0,10	0,52	24
376	Darwin Núñez	uy URU	FW,MF	Al-Hilal	26	1.999	6	4	10	8,37	2,54	10,91	0,60	0,18	0,79	8,37	0,60	0,195	0,364	8,37	-2,37	0,72	1,46	1,57	6	0,43	0,29	0,72	9
527	Matías Vargas	ar ARG	FW,MF	Al-Fateh	28	1.997	8	4	12	8,37	2,53	10,90	0,31	0,09	0,41	8,37	0,31	0,142	0,364	8,37	-0,37	0,96	1,47	1,58	8	0,30	0,15	0,45	6
300	Lázaro	br BRA	FW,MF	Al-Najma	23	2.002	7	1	8	7,91	0,86	8,77	0,35	0,04	0,39	5,46	0,24	0,165	0,414	7,46	-0,91	0,88	0,14	1,16	5	0,31	0,04	0,36	5
132	Salem Al-Dawsari	sa KSA	FW,MF	Al-Hilal	33	1.991	8	8	16	7,82	4,74	12,56	0,37	0,23	0,60	6,19	0,30	0,153	0,388	7,37	0,18	1,02	3,26	1,69	7	0,38	0,38	0,77	11
186	Khalid Al Ghannam	sa KSA	MF,FW	Al-Ettifaq	24	2.000	13	6	19	7,71	3,61	11,32	0,32	0,15	0,47	7,71	0,32	0,179	0,266	7,71	5,29	1,69	2,39	1,66	13	0,54	0,25	0,79	7
324	Fábio Martins	pt POR	MF,FW	Al-Hazem	32	1.993	5	4	9	7,24	2,50	9,74	0,28	0,10	0,38	4,79	0,18	0,106	0,292	6,14	-2,24	0,69	1,50	1,60	4	0,19	0,15	0,35	8
71	Sofiane Bendebka	dz ALG	MF,FW	Al-Fateh	32	1.992	9	1	10	7,22	0,93	8,15	0,29	0,04	0,33	5,58	0,23	0,147	0,314	7,22	1,78	1,25	0,07	1,08	7	0,36	0,04	0,40	11
468	Yousef Al Shammari	sa KSA	FW	Al-Hazem	27	1.997	5	0	5	6,37	0,22	6,59	0,55	0,02	0,57	4,73	0,41	0,236	0,424	6,37	-1,37	0,79	-0,22	0,00	3	0,43	0,00	0,43	8
75	Karim Benzema	fr FRA	FW	Al-Hilal	37	1.987	9	2	11	6,28	1,28	7,56	0,79	0,16	0,96	5,46	0,69	0,285	0,364	5,82	2,72	1,43	0,72	1,57	9	1,14	0,25	1,39	4
261	Jason	es ESP	FW,MF	Al-Fayha	31	1.994	5	8	13	6,19	4,32	10,51	0,20	0,14	0,35	6,19	0,20	0,092	0,364	6,19	-1,19	0,81	3,68	1,85	5	0,17	0,26	0,43	9
169	Paolo Fernandes	es ESP	MF	Al-Khaleej	26	1.998	4	3	7	6,14	1,90	8,04	0,31	0,10	0,41	5,32	0,27	0,128	0,292	6,14	-2,14	0,65	1,10	1,58	3	0,20	0,15	0,36	7
366	Khaled Narey	tg TOG	MF,FW	Al Okhdood SC	31	1.994	4	3	7	6,14	1,84	7,98	0,32	0,10	0,42	5,32	0,28	0,161	0,266	5,58	-2,14	0,65	1,16	1,63	4	0,21	0,16	0,37	9
207	Abderrazak Hamdallah	ma MAR	FW	Al-Shabab	34	1.990	6	2	8	5,91	1,43	7,34	0,44	0,11	0,55	5,10	0,38	0,116	0,394	5,91	0,09	1,01	0,57	1,40	5	0,45	0,15	0,60	4
525	Valentín Vada	ar ARG	MF,FW	Damac	29	1.996	11	6	17	5,89	3,20	9,09	0,18	0,10	0,28	4,25	0,13	0,103	0,327	5,89	5,11	1,87	2,80	1,87	9	0,34	0,19	0,52	4
137	Moussa Diaby	fr FRA	MF,FW	Al-Ittihad	26	1.999	4	9	13	5,85	5,05	10,90	0,22	0,19	0,40	5,85	0,22	0,110	0,266	5,85	-1,85	0,68	3,95	1,78	4	0,15	0,33	0,48	16
108	Francisco Calvo	cr CRC	DF,MF	Al-Ettifaq	33	1.992	4	1	5	5,84	0,96	6,80	0,20	0,03	0,23	5,84	0,20	0,136	0,278	5,84	-1,84	0,68	0,04	1,05	4	0,13	0,03	0,17	11
94	Bilal Boutobba	fr FRA	MF,FW	Al-Najma	26	1.998	3	1	4	5,34	0,86	6,20	0,23	0,04	0,27	4,52	0,20	0,111	0,297	5,34	-2,34	0,56	0,14	1,16	2	0,13	0,04	0,18	15
174	Angelo Fulgini	nc NCL	MF	Al-Taawoun	28	1.996	5	9	14	5,34	4,72	10,06	0,20	0,18	0,38	4,52	0,17	0,137	0,266	4,79	-0,34	0,94	4,28	1,91	5	0,19	0,34	0,52	1
270	Mohamed Kanno	sa KSA	MF	Al-Hilal	30	1.994	5	4	9	5,32	2,42	7,74	0,23	0,10	0,33	5,32	0,23	0,172	0,266	5,32	-0,32	0,94	1,58	1,65	5	0,22	0,17	0,39	2
274	Franck Kessié	ci CIV	MF,DF	Al-Ahli	28	1.996	5	3	8	5,05	1,86	6,91	0,21	0,08	0,29	5,05	0,21	0,153	0,266	5,05	-0,05	0,99	1,14	1,61	5	0,21	0,12	0,33	7
260	Ali Jasim	iq IRQ	MF,FW	Al-Najma	21	2.004	4	1	5	4,79	0,82	5,61	0,27	0,05	0,31	4,79	0,27	0,111	0,266	4,79	-0,79	0,84	0,18	1,22	4	0,22	0,06	0,28	5

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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 Saudi Pro League:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.8%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.4%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 81.8%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 68.4%

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