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Milever Winter maX A1 MW255

Milever Pneumatici Prestazioni ultra elevate Inverno

Il Milever Winter maX A1 MW255 è un Prestazioni ultra elevate Inverno pneumatico progettato per essere montato su Autovettura passegges.

2.8
Punteggio delle recensioni degli pneumatici Basato su test professionali
Limited Fiducia Visualizza la ripartizione
Aderenza sull'Asciutto
0%
Aderenza sul Bagnato
0%
Sensibilità di Guida
0%
Maneggevolezza
0%
Usura
0%
Comfort
0%
Riacquisto
0%
1 Test (media: 49th)
Milever Winter maX A1 MW255

Milever Winter maX A1 MW255

Winter Budget
BETA
2.8 / 10
Basato su test professionali · Limited Fiducia · Aggiornato 30 Jan 2026

Tyre Reviews Score è il sistema di punteggio per pneumatici più completo disponibile. Aggrega dati di test professionali provenienti da diverse pubblicazioni indipendenti, recensioni degli utenti e analisi di coerenza utilizzando metodi statistici bayesiani, normalizzazione ponderata e punteggio aggiustato in base alla recentezza per produrre un'unica valutazione affidabile delle prestazioni.

Scopri di più sulla nostra metodologia
Punteggi di categoria
Wet
49.5
2x / 1 test
Prestazioni intercategoriali

I punteggi intercategoria sono metriche derivate che combinano dati provenienti da più discipline di test per valutare le caratteristiche delle prestazioni nel mondo reale.

Braking
49.5
1 test
Componenti del punteggio
Test professionali
Peso: 80%
Test: 1
Pubblicazioni: 1
Periodo: 2025
Recensioni degli utenti
Peso: 15%
Recensioni: 0
Valutazione media: 0%
Minimo richiesto: 5
Coerenza
Peso: 5%
Punteggio Std Dev: 1.31
Punti storici: 6
Metodologia e configurazione
Processo di punteggio
  1. Raccogli dati di prova: Raccogli i risultati dei test professionali sugli pneumatici pubblicati su più pubblicazioni. Sono richiesti almeno 1 test.
  2. Normalizza le posizioni: Convertire le posizioni del test in punteggi percentili utilizzando la ponderazione esponenziale (fattore: 1.2).
  3. Applica la ponderazione della recency: I test più recenti hanno un peso maggiore, con un tasso di decadimento del 0.95.
  4. Incorpora le recensioni degli utenti: Considera i dati delle recensioni degli utenti (minimo 5 recensioni). Peso: 15%.
  5. Smoothing bayesiano: Applicare la prioritizzazione bayesiana (punteggio: 7, peso: 1.5) per evitare punteggi estremi con dati limitati.
  6. Calcola il punteggio finale: Combina tutti i componenti utilizzando un fattore di normalizzazione di 1.1. Punteggio massimo con dati limitati: 9.5.
Pesi dei componenti
Dati di prova
80%
Recensioni degli utenti
15%
Coerenza
5%
Tutti i parametri di configurazione
ParametroValoreDescrizione
safety_weight 0.7 Weight multiplier for safety-related metrics
performance_weight 0.55 Weight multiplier for performance metrics
comfort_weight 0.4 Weight multiplier for comfort metrics
value_weight 0.45 Weight multiplier for value-for-money metrics
user_reviews_weight 0.15 How much user reviews contribute to the final score
test_data_weight 0.8 How much professional test data contributes to the final score
consistency_weight 0.05 How much score consistency contributes to the final score
recency_decay_rate 0.95 Rate at which older test results lose influence (higher = slower decay)
min_test_count 1 Minimum number of professional tests required
min_review_count 5 Minimum number of user reviews required
score_version 1.8 Current version of the scoring algorithm
score_normalization_factor 1.1 Factor used to normalize raw scores to the 0-10 scale
confidence_factor_weight 0.2 How much data confidence affects the final score
position_penalty_weight 0.2 Penalty applied for poor test positions
gap_penalty_threshold 8 Score gap (%) that triggers additional penalties
min_metrics_count 2 Minimum number of test metrics needed per test
limited_data_threshold 2 Number of tests below which data is considered limited
single_test_penalty 0.1 Score multiplier when only one test is available
critical_metric_penalty 0.7 Penalty for poor performance on critical safety metrics
critical_metric_threshold 70 Score below which a critical metric penalty applies
position_exponential_factor 1.2 Exponent used to amplify position-based scoring
position_exponential_threshold 0.9 Position percentile below which exponential scoring applies
gap_multiplier_critical 3 Multiplier for critical gap penalties
max_category_weight 2 Maximum weight any single category can have
max_score_limited_data 9.5 Score cap when data is limited
bayesian_prior_weight 1.5 Weight of the Bayesian prior in smoothing
bayesian_prior_score 7 Prior score used for Bayesian smoothing
evidence_test_multiplier 1.9 Multiplier for test evidence in confidence calculation
evidence_metric_divisor 3 Divisor for metric count in evidence calculation
evidence_review_divisor 10 Divisor for review count in evidence calculation
Fonti dei dati
TestPubblicazioneDataMisurarePosizioneMetrica
Test di frenata degli pneumatici invernali 2025: 52 set! Auto Bild 2025 225/40 R18 49/52 1 metrica
Tutti i Test
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49th
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49th
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49th
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Test di frenata degli pneumatici invernali 2025: 52 set!
225/40 R18 • 2025
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