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2026-2027
 Saudi Pro League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Saudita (Saudi Pro League)  ·  2026-2027  ·  426 registros np 9.6% sot 29% pk 80% ast 67.7%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,40
xA ⚡ méd. 0,16
xG+xA ⚡ méd. 0,56
xG/90 ⚡ méd. 0,13
xG/Fin ⚡ méd. 0,060
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,39
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 426
Saudi Pro League  ·  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
403
Ivan Toney
eng ENG FW
Al-Ahli
30 1.996 10 1 11 8,41 0,70 9,11 1,25 0,10 1,35 4,41 0,66 0,280 0,442 7,95 1,59 1,19 0,30 1,43 6 1,49 0,15 1,64 3
57
Steven Bergwijn
nl NED MF,FW
Al-Ittihad
29 1.997 4 1 5 4,65 0,58 5,23 0,80 0,10 0,90 3,05 0,53 0,245 0,358 4,65 -0,65 0,86 0,42 1,72 2 0,69 0,17 0,86 —
96
Moussa Dembélé
fr FRA FW
Al-Ettifaq
30 1.996 3 0 3 4,31 0,20 4,51 0,69 0,03 0,72 2,71 0,43 0,173 0,431 4,31 -1,31 0,70 -0,20 0,00 1 0,48 0,00 0,48 1
334
Cristiano Ronaldo
pt POR FW
Al-Nassr
41 1.985 3 0 3 3,39 0,17 3,56 0,72 0,04 0,76 3,39 0,72 0,178 0,339 3,39 -0,39 0,88 -0,17 0,00 3 0,64 0,00 0,64 4
133
João Félix
pt POR MF
Al-Nassr
26 1.999 2 2 4 3,33 1,25 4,58 0,59 0,22 0,81 3,33 0,59 0,133 0,277 3,33 -1,33 0,60 0,75 1,60 2 0,35 0,35 0,71 —
233
Lázaro
br BRA FW,MF
Al-Fayha
24 2.002 2 1 3 3,05 0,64 3,69 0,58 0,12 0,70 3,05 0,58 0,191 0,339 3,05 -1,05 0,66 0,36 1,56 2 0,38 0,19 0,57 —
229
Alexandre Lacazette
fr FRA FW
Neom
35 1.991 5 1 6 2,83 0,59 3,42 0,47 0,10 0,57 2,03 0,34 0,177 0,405 2,83 2,17 1,76 0,41 1,70 4 0,83 0,17 1,00 1
49
Mourad Batna
ma MAR MF,FW
Al-Fateh
36 1.990 1 1 2 2,77 0,72 3,49 0,46 0,12 0,58 2,77 0,46 0,139 0,277 2,77 -1,77 0,36 0,28 1,38 1 0,17 0,17 0,33 7
414
Ollie Watkins
eng ENG FW
Al-Hilal
30 1.995 3 2 5 2,71 1,08 3,79 0,78 0,31 1,09 2,71 0,78 0,181 0,339 2,71 0,29 1,11 0,92 1,86 3 0,87 0,58 1,44 6
331
Mateo Retegui
it ITA FW
Al-Qadsiah
27 1.999 4 0 4 2,62 0,07 2,69 0,43 0,01 0,44 1,02 0,17 0,327 0,523 2,62 1,38 1,53 -0,07 0,00 2 0,66 0,00 0,66 1
79
Yannick Carrasco
be BEL MF
Al-Shabab
33 1.993 2 1 3 2,50 0,65 3,15 0,36 0,09 0,45 2,50 0,36 0,119 0,277 2,50 -0,50 0,80 0,35 1,55 2 0,29 0,14 0,43 6
295
Rúben Neves
pt POR MF
Al-Hilal
29 1.997 3 3 6 2,40 1,53 3,93 0,37 0,24 0,61 0,00 0,00 0,218 0,800 2,40 0,60 1,25 1,47 1,96 0 0,46 0,46 0,92 —
189
George Ilenikhena
ng NGA FW
Al-Ittihad
20 2.006 4 2 6 2,37 1,01 3,38 0,66 0,28 0,94 2,37 0,66 0,158 0,339 2,37 1,63 1,69 0,99 1,97 4 1,11 0,56 1,67 4
319
Julián Quiñones
mx MEX FW
Al-Qadsiah
29 1.997 3 1 4 2,37 0,65 3,02 0,34 0,09 0,43 2,37 0,34 0,148 0,339 2,37 0,63 1,26 0,35 1,53 3 0,43 0,14 0,57 5
342
Fashion Sakala
zm ZAM FW,MF
Al-Fayha
29 1.997 1 0 1 2,37 0,21 2,58 0,34 0,03 0,37 2,37 0,34 0,099 0,339 2,37 -1,37 0,42 -0,21 0,00 1 0,14 0,00 0,14 12
330
Tijjani Reijnders
nl NED MF
Al-Qadsiah
28 1.998 3 0 3 2,22 0,13 2,35 0,51 0,03 0,54 2,22 0,51 0,148 0,277 2,22 0,78 1,35 -0,13 0,00 3 0,69 0,00 0,69 —
117
Youssef En-Nesyri
ma MAR FW
Al-Ittihad
29 1.997 4 0 4 2,16 0,11 2,27 0,44 0,02 0,46 1,36 0,28 0,127 0,431 2,16 1,84 1,85 -0,11 0,00 3 0,82 0,00 0,82 5
297
Darwin Núñez
uy URU FW
Diriyah Club
27 1.999 3 0 3 2,16 0,08 2,24 0,44 0,02 0,46 1,36 0,28 0,154 0,431 2,16 0,84 1,39 -0,08 0,00 2 0,62 0,00 0,62 2
394
Crysencio Summerville
nl NED FW,MF
Al-Hilal
24 2.001 2 3 5 2,16 1,66 3,82 0,32 0,24 0,56 1,36 0,20 0,077 0,339 1,70 -0,16 0,93 1,34 1,81 2 0,29 0,44 0,74 1
106
Julien Domingues
fr FRA FW
Al-Kholood
30 1.995 3 2 5 2,03 1,09 3,12 0,33 0,18 0,50 2,03 0,33 0,203 0,339 2,03 0,97 1,47 0,91 1,84 3 0,48 0,32 0,81 3
254
Roger Martínez
co COL FW
Al-Shabab
32 1.994 2 0 2 2,03 0,12 2,15 0,37 0,02 0,39 2,03 0,37 0,136 0,339 2,03 -0,03 0,98 -0,12 0,00 2 0,37 0,00 0,37 —
266
Alexandre Mendy
gw GNB FW
Al-Faisaly
32 1.994 1 1 2 2,03 0,62 2,65 0,29 0,09 0,38 2,03 0,29 0,145 0,339 2,03 -1,03 0,49 0,38 1,60 1 0,14 0,14 0,29 5
165
Lukáš Haraslín
sk SVK MF,FW
Al-Fateh
30 1.996 1 0 1 1,94 0,17 2,11 0,30 0,03 0,32 1,94 0,30 0,114 0,277 1,94 -0,94 0,51 -0,17 0,00 1 0,15 0,00 0,15 4
26
Houssem Aouar
dz ALG MF
Al-Ittihad
28 1.998 0 2 2 1,91 0,97 2,88 0,33 0,17 0,50 1,11 0,19 0,212 0,277 1,39 -1,91 0,00 1,03 2,05 0 0,00 0,34 0,34 2
50
Michy Batshuayi
be BEL FW
Abha
33 1.993 1 0 1 1,82 0,11 1,93 0,30 0,02 0,32 1,02 0,17 0,121 0,454 1,82 -0,82 0,55 -0,11 0,00 0 0,17 0,00 0,17 7

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): 9.6%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 29%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 80%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 67.7%

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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