Statistiques basiques: Ligues nationales
| Temps de jeu | Performance | Par 90 minutes | ||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Saison | Âge | Équipe | Pays | Comp | CltChamp | MJ | Titulaire | Min | 90 | Buts | PD | B+PD | B-PénM | PénM | PénT | CJ | CR | |||||
| 2006 | 24 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 1er | 5 | 1 | 157 | 1.7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2007 | 25 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 28 | 24 | 2,046 | 22.7 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.00 | 0.04 |
| 2008 | 26 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 27 | 24 | 2,059 | 22.9 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.00 | 0.04 |
| 2009 | 27 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 5e | 21 | 18 | 1,452 | 16.1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0.06 | 0.06 | 0.12 | 0.06 | 0.12 |
| 2010 | 28 | Montreal | us USA | 2. D2 Pro League | 6e | 18 | 11 | 967 | 10.7 | 1 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 3 | 1 | 0.09 | 0.09 | 0.19 | 0.09 | 0.19 |
| 2011 | 29 | Montreal | us USA | 2. NASL | 7e | 24 | 23 | 2,009 | 22.3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.00 | 0.04 |
| 6 saisons | 1 club | 3 ligues | 123 | 101 | 8,690 | 96.6 | 2 | 5 | 7 | 2 | 0 | 0 | 21 | 1 | 0.02 | 0.05 | 0.07 | 0.02 | 0.07 | |||
| USL D-1 (4 saisons) | 81 | 67 | 5,714 | 63.5 | 1 | 3 | 4 | 1 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0.02 | 0.05 | 0.06 | 0.02 | 0.06 | |||||
| NASL (1 saison) | 24 | 23 | 2,009 | 22.3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | |||||
| D2 Pro League (1 saison) | 18 | 11 | 967 | 10.7 | 1 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 3 | 1 | 0.09 | 0.09 | 0.19 | 0.09 | 0.19 | |||||
Compare Simon Gatti to
Tirs: Ligues nationales
| Standard | |||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Saison | Âge | Équipe | Pays | Comp | CltChamp | 90 | Buts | Tirs | TC | PénM | PénT | ||||||
| 2006 | 24 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 1er | 1.7 | 0 | 0 | 0.00 | 0 | 0 | ||||||
| 2007 | 25 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 22.7 | 0 | 3 | 0.13 | 0.00 | 0 | 0 | |||||
| 2008 | 26 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 22.9 | 0 | 1 | 0.04 | 0.00 | 0 | 0 | |||||
| 2009 | 27 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 5e | 16.1 | 1 | 3 | 0.19 | 0.33 | 0 | 0 | |||||
| 2010 | 28 | Montreal | us USA | 2. D2 Pro League | 6e | 10.7 | 1 | 3 | 0.28 | 0.33 | 0 | 0 | |||||
| 2011 | 29 | Montreal | us USA | 2. NASL | 7e | 22.3 | 0 | 2 | 0.09 | 0.00 | 0 | 0 | |||||
| 6 saisons | 1 club | 3 ligues | 96.6 | 2 | 12 | 0.12 | 0.17 | 0 | 0 | ||||||||
| USL D-1 (4 saisons) | 63.5 | 1 | 7 | 0.11 | 0.14 | 0 | 0 | ||||||||||
| NASL (1 saison) | 22.3 | 0 | 2 | 0.09 | 0.00 | 0 | 0 | ||||||||||
| D2 Pro League (1 saison) | 10.7 | 1 | 3 | 0.28 | 0.33 | 0 | 0 | ||||||||||
| Temps de jeu | Titulaire | Remplaçants | Victoires de l'équipe | |||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Saison | Âge | Équipe | Pays | Comp | CltChamp | MJ | Min | 90 | Titulaire | Compl | Remp | RempNE | BT | BE | +/- | |||||||
| 2006 | 24 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 1er | 5 | 157 | 31 | 6.2 | 1.7 | 1 | 4 | ||||||||||
| 2007 | 25 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 28 | 2,046 | 73 | 81.2 | 22.7 | 24 | 4 | ||||||||||
| 2008 | 26 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 27 | 2,059 | 76 | 76.3 | 22.9 | 24 | 3 | ||||||||||
| 2009 | 27 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 5e | 21 | 1,452 | 69 | 53.8 | 16.1 | 18 | 3 | ||||||||||
| 2010 | 28 | Montreal | us USA | 2. D2 Pro League | 6e | 18 | 967 | 54 | 35.8 | 10.7 | 11 | 7 | ||||||||||
| 2011 | 29 | Montreal | us USA | 2. NASL | 7e | 24 | 2,009 | 84 | 79.7 | 22.3 | 23 | 1 | ||||||||||
| 6 saisons | 1 club | 3 ligues | 123 | 8,690 | 71 | 55.5 | 96.6 | 101 | 22 | |||||||||||||
| USL D-1 (4 saisons) | 81 | 5,714 | 71 | 54.7 | 63.5 | 67 | 14 | |||||||||||||||
| NASL (1 saison) | 24 | 2,009 | 84 | 79.7 | 22.3 | 23 | 1 | |||||||||||||||
| D2 Pro League (1 saison) | 18 | 967 | 54 | 35.8 | 10.7 | 11 | 7 | |||||||||||||||
Statistiques diverses: Ligues nationales
| Performance | ||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Saison | Âge | Équipe | Pays | Comp | CltChamp | 90 | CJ | CR | 2CrtJ | Fte | Ftp | HJ | Ctr | Int | TclR | Préussi | Pcon | CSC |
| 2006 | 24 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 1er | 1.7 | 0 | 0 | 3 | |||||||||
| 2007 | 25 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 22.7 | 2 | 0 | 17 | |||||||||
| 2008 | 26 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 3e | 22.9 | 5 | 0 | 19 | |||||||||
| 2009 | 27 | Montreal | us USA | 2. USL D-1 | 5e | 16.1 | 6 | 0 | 18 | |||||||||
| 2010 | 28 | Montreal | us USA | 2. D2 Pro League | 6e | 10.7 | 3 | 1 | 16 | |||||||||
| 2011 | 29 | Montreal | us USA | 2. NASL | 7e | 22.3 | 5 | 0 | ||||||||||
| 6 saisons | 1 club | 3 ligues | 96.6 | 21 | 1 | 73 | ||||||||||||
| USL D-1 (4 saisons) | 63.5 | 13 | 0 | 57 | ||||||||||||||
| NASL (1 saison) | 22.3 | 5 | 0 | |||||||||||||||
| D2 Pro League (1 saison) | 10.7 | 3 | 1 | 16 | ||||||||||||||
Palmarès, prix et distinctions honorifiques
- Expected Goals (xG explained) and other Advanced Data provided by Opta, and is available for these competitions.
Ressources complémentaires
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FBref.com a été lancé (13 juin 2018) avec un traitement des compétitions nationales pour l'Angleterre, la France, l'Allemagne, l'Italie, l'Espagne et les États-Unis. Depuis lors, nous n'avons cessé d'étendre nos statistiques pour inclure des championnats nationaux de plus de 40 pays, ainsi que des coupes nationales, des super coupes et des compétitions de jeunes des principaux pays européens. Nous avons également ajouté des données pour les grandes coupes internationales telles la Ligue des Champions de l'UEFA et la Copa Libertadores.
FBref is the most complete sources for women's football data on the internet. This includes the entire history of the FIFA Women's World Cup as well as recent domestic league seasons from nine countries, including advanced stats like xG for most of those nine.
In collaboration with Opta, we are including advanced analytical data such as xG, xA, progressive passing, duels and more for over twenty competitions. For more information on the expected goals model and which competitions have advanced data, see our xG explainer.
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