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Minerva Eco Stud

Il Minerva Eco Stud è un In tournée Inverno pneumatico progettato per essere montato su Autovettura passegges.

2.1
Punteggio delle recensioni degli pneumatici Basato su test professionali
Limited Fiducia Visualizza la ripartizione
Aderenza sull'Asciutto
100%
Aderenza sul Bagnato
100%
Sensibilità di Guida
80%
Maneggevolezza
100%
Usura
100%
Comfort
100%
Riacquisto
100%
1 Recensioni
98% Media
0 miglia percorse
1 Test (media: 10th)
Minerva Eco Stud

Minerva Eco Stud

Winter Budget
BETA
2.1 / 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
Wet
100
2x / 1 test
Dry
96.4
1.2x / 1 test
Value
60.4
0.38x / 1 test
Snow
44
1.5x / 1 test
Ice
40
1.26x / 1 test

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
69.1
4 test
Componenti del punteggio
Test professionali
Peso: 80%
Test: 1
Pubblicazioni: 0
Periodo: 2017
Recensioni degli utenti
Peso: 15%
Recensioni: 1
Valutazione media: 97.8%
Minimo richiesto: 5
Coerenza
Peso: 5%
Punteggio Std Dev: 0.72
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 sugli pneumatici invernali chiodati Autocenter 2017 2017 205/55 R16 10/10 5 metrica
1
Test
10th
Media
10th
Migliore
10th
Peggio
Ultimi Risultati dei Test Pneumatici
Buona presa su bagnato e asciutto
Molto scarso su ghiaccio e neve

Domande e risposte per il Minerva Eco Stud

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Dato 98% mentre si guida una Subaru Forester 2.0 XT (225/60 R17) su a combination of roads per 0 spirited miglia
Ho acquistato il mio primo set nel 2014. Oltre alla guida locale, ho fatto 2 viaggi attraverso il Canada fino alle montagne della British Columbia dal sud dell'Ontario. Ho adorato questi pneumatici da neve chiodabili S+M dall'inizio alla fine, anche se, vivendo nel sud dell'Ontario, non li ho mai fatti chiodare. Inizialmente erano stati montati sulla mia Forester del 2014, poi su quella del 2017. Mio marito pensava che avrei potuto superare un altro inverno, ma ora ho scelto di sostituirli. Ho acquistato esattamente gli stessi pneumatici!
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November 2, 2020