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2025-2026

Saudi Pro League / Jogadores / Produção Ofensiva

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
508	Hassan Al Tambakti	sa KSA	DF	Al-Hilal	26	1.999	1	0	1	0,83	0,08	0,91	0,03	0,00	0,03	0,83	0,03	0,104	0,278	0,83	0,17	1,20	-0,08	0,00	1	0,04	0,00	0,04	0
518	William Troost-Ekong	ng NGA	DF	Al Kholood Saudi Club	31	1.993	0	0	0	0,83	0,07	0,90	0,07	0,01	0,07	0,83	0,07	0,093	0,278	0,83	-0,83	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
528	Vitor Vargas	br BRA	DF,MF	Al-Najma	21	2.004	0	0	0	0,83	0,07	0,90	0,04	0,00	0,05	0,83	0,04	0,093	0,278	0,83	-0,83	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
535	Mohammed Waleed	sa KSA	DF	Al-Taawoun	24	2.001	2	0	2	0,83	0,05	0,88	0,04	0,00	0,05	0,83	0,04	0,139	0,278	0,83	1,17	2,40	-0,05	0,00	2	0,11	0,00	0,11	1
89	Mateo Borrell	—	MF	Al Okhdood SC	—	—	0	1	1	0,80	0,54	1,34	0,07	0,04	0,11	0,80	0,07	0,199	0,266	0,80	-0,80	0,00	0,46	1,85	0	0,00	0,08	0,08	3
131	Nasser Al-Dawsari	sa KSA	MF,DF	Al-Hilal	26	1.998	0	1	1	0,80	0,67	1,47	0,04	0,04	0,08	0,80	0,04	0,057	0,266	0,80	-0,80	0,00	0,33	1,50	0	0,00	0,06	0,06	2
138	Abdurahman Al-Dossari	sa KSA	MF	Al Kholood Saudi Club	27	1.997	1	0	1	0,80	0,09	0,89	0,04	0,00	0,05	0,80	0,04	0,073	0,266	0,80	0,20	1,25	-0,09	0,00	1	0,05	0,00	0,05	1
140	Abdoulaye Doucouré	ml MLI	MF	Al Suqoor Saudi Club	32	1.993	0	4	4	0,80	2,07	2,87	0,07	0,18	0,25	0,80	0,07	0,080	0,266	0,80	-0,80	0,00	1,93	1,94	0	0,00	0,35	0,35	0
225	Ali Al Hassan	sa KSA	MF	Al-Nassr	28	1.997	0	0	0	0,80	0,06	0,86	0,19	0,02	0,21	0,80	0,19	0,114	0,266	0,80	-0,80	0,00	-0,06	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
248	Victor Hugo	br BRA	MF	Al-Taawoun	21	2.004	0	0	0	0,80	0,05	0,85	0,08	0,01	0,09	0,80	0,08	0,133	0,266	0,80	-0,80	0,00	-0,05	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
272	N'Golo Kanté	fr FRA	MF	Al-Ittihad	34	1.991	2	1	3	0,80	0,58	1,38	0,05	0,03	0,08	0,80	0,05	0,100	0,266	0,80	1,20	2,51	0,42	1,72	2	0,12	0,06	0,17	0
329	Abdullah Matuq	sa KSA	MF,FW	Al-Shabab	22	2.003	0	0	0	0,80	0,08	0,88	0,16	0,02	0,17	0,80	0,16	0,080	0,266	0,80	-0,80	0,00	-0,08	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
339	Jacob Mendy	sa KSA	MF	Al-Fayha	28	1.996	0	1	1	0,80	0,52	1,32	0,04	0,03	0,07	0,80	0,04	0,133	0,266	0,80	-0,80	0,00	0,48	1,92	0	0,00	0,05	0,05	0
424	Gonçalo Rodrigues	pt POR	MF	Al-Najma	28	1.997	0	0	0	0,80	0,07	0,87	0,07	0,01	0,08	0,80	0,07	0,089	0,266	0,80	-0,80	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
432	Nawaf Al Saadi	sa KSA	MF	Al-Shabab	23	2.001	0	0	0	0,80	0,07	0,87	0,38	0,03	0,42	0,80	0,38	0,100	0,266	0,80	-0,80	0,00	-0,07	0,00	0	0,00	0,00	0,00	0
487	Vincent Sierro	ch SUI	MF	Al-Shabab	29	1.995	0	0	0	0,80	0,11	0,91	0,03	0,00	0,04	0,80	0,03	0,061	0,266	0,80	-0,80	0,00	-0,11	0,00	0	0,00	0,00	0,00	2
538	Wesley 2005	br BRA	MF	Al-Nassr	20	2.005	1	2	3	0,80	1,07	1,87	0,19	0,25	0,44	0,80	0,19	0,160	0,266	0,80	0,20	1,25	0,93	1,87	1	0,23	0,47	0,70	0
2	Saleh Al Abbas	sa KSA	FW	Al Okhdood SC	31	1.993	1	1	2	0,73	0,58	1,31	0,09	0,08	0,17	0,73	0,09	0,081	0,364	0,73	0,27	1,37	0,42	1,72	1	0,13	0,13	0,26	2
182	Hazzaa Al Ghamdi	sa KSA	FW,MF	Damac	24	2.001	0	0	0	0,73	0,08	0,81	0,08	0,01	0,09	0,73	0,08	0,061	0,364	0,73	-0,73	0,00	-0,08	0,00	0	0,00	0,00	0,00	7
202	Asiri Haitham	sa KSA	FW	Al-Qadsiah	24	2.001	0	0	0	0,73	0,02	0,75	0,77	0,02	0,79	0,73	0,77	0,364	0,364	0,73	-0,73	0,00	-0,02	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1
301	Khaled Al Lazem	—	FW	Al Okhdood SC	—	—	0	1	1	0,73	0,57	1,30	0,10	0,08	0,17	0,73	0,10	0,104	0,364	0,73	-0,73	0,00	0,43	1,77	0	0,00	0,13	0,13	3
384	Abdulaziz Al Othman	sa KSA	FW	Al-Shabab	21	2.004	1	0	1	0,73	0,05	0,78	0,20	0,01	0,22	0,73	0,20	0,121	0,364	0,73	0,27	1,37	-0,05	0,00	1	0,28	0,00	0,28	3
404	Romell Quioto	hn HON	FW	Al-Najma	33	1.991	0	0	0	0,73	0,08	0,81	0,12	0,01	0,13	0,73	0,12	0,073	0,364	0,73	-0,73	0,00	-0,08	0,00	0	0,00	0,00	0,00	5
414	Jefferson Ramos	—	FW	Al-Fateh	20	2.005	1	0	1	0,73	0,04	0,77	0,52	0,03	0,55	0,73	0,52	0,146	0,364	0,73	0,27	1,37	-0,04	0,00	1	0,71	0,00	0,71	0
442	Mohammed Saleh	sa KSA	FW	Al-Najma	25	2.000	1	0	1	0,73	0,02	0,75	0,40	0,01	0,41	0,73	0,40	0,364	0,364	0,73	0,27	1,37	-0,02	0,00	1	0,56	0,00	0,56	2

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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