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Firestone Multihawk

Firestone reifen Tourenwagen Sommer Nächste

Der Firestone Multihawk ist ein Tourenwagen Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.6
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
86%
Nassgriff
76%
Straßenfeedback
79%
Progressivität
79%
Verschleiß
80%
Komfort
71%
Kaufempfehlung
77%
16 Beurteilungen
78% Durchschnitt
231,097 Gefahrene Kilometer
Firestone Multihawk

Firestone Multihawk

Summer Mid-Range
BETA
6.6 / 10
Basierend auf Nutzerbewertungen · Limited Vertrauen · Aktualisiert 23 Feb 2026

Der Tyre Reviews Score ist das umfassendste verfügbare Reifenbewertungssystem. Er aggregiert professionelle Testdaten aus zahlreichen unabhängigen Publikationen, Nutzerbewertungen und Konsistenzanalysen mithilfe Bayes'scher statistischer Methoden, gewichteter Normalisierung und einer an die Aktualität angepassten Bewertung, um eine einzige, zuverlässige Leistungsbewertung zu erstellen.

Erfahren Sie mehr über unsere Methodik.
Punktekomponenten
Professionelle Prüfungen
Gewicht: 80%
Tests: 0
Veröffentlichungen: 0
Nutzerbewertungen
Gewicht: 15%
Rezensionen: 16
Durchschnittsbewertung: 78.3%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.03
Historische Punkte: 10
Methodik & Konfiguration
Bewertungsprozess
  1. Testdaten sammeln: Sammeln Sie Ergebnisse professioneller Reifentests aus verschiedenen Publikationen. Mindestens prozentuale Testanzahl erforderlich.
  2. Positionen normalisieren: Die Testpositionen werden mithilfe der exponentiellen Gewichtung (Faktor: 1.2) in Perzentilwerte umgerechnet.
  3. Aktualitätsgewichtung anwenden: Neuere Tests werden höher gewichtet, wobei die Abklingrate 0.95 beträgt.
  4. Nutzerbewertungen einbeziehen: Nutzerbewertungen einbeziehen (mindestens 5 Bewertungen). Gewichtung: 15%.
  5. Bayes'sche Glättung: Wenden Sie Bayesian prior (score: 7, weight: 1.5) an, um extreme Werte bei begrenzten Daten zu vermeiden.
  6. Endergebnis berechnen: Kombinieren Sie alle Komponenten unter Verwendung des Normalisierungsfaktors 1.1. Maximaler Score bei begrenzten Daten: 9.5.
Komponentengewichte
Testdaten
80%
Nutzerbewertungen
15%
Konsistenz
5%
Alle Konfigurationsparameter
ParameterWertBeschreibung
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 1.9 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 12 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 0.75 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
combined_penalty_floor 0.2
Alle Tests

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Top 3 Firestone Multihawk Beurteilungen

Bei 91% beim Fahren eines Chevrolet Spark (155/70 R13 T) auf a combination of roads für 35,000 average Kilometer
Der Vorbesitzer hat sie 2012 montiert, ich habe das Auto von 2017, sie sind ungefähr 35.000 km gefahren, sie haben immer noch einen guten Faden und Griff auf trocken, erstaunlich, etwas schwächer auf nass, aber sie sind 8 Jahre alt, also ändere ich sie, könnte wieder kaufen, wenn sie noch in Produktion sind.
Hilfreich 813
October 11, 2020
Bei 59% beim Fahren eines Volkswagen polo 1.4cc 16V (175/65 R14 R) auf mostly town für 20,000 average Kilometer
Meine Erfahrung mit meinen nicht einmal 4 Jahre alten Reifen war großartig. Bis ich in 2 Monaten 3 Reifen verloren habe. 2 nur Tage auseinander. Die Reifen wurden 2017 hergestellt, ich habe sie ab 2018 auf meinem Auto. Sie haben ungefähr 35000 km auf ihnen. Der erste war vorne, der Reifen wurde oval und ich ersetzte die vorderen 2 Reifen. Die 2 auf der Rückseite sah toll aus, also würde ich sie später ersetzen. Am gestrigen Tag verlor der linke Rücken sein Profil auf der Autobahn. Zieh das Ersatzteil an und auf dem Weg zu ersetzen, tat der andere das Gleiche. Beide oval geformt.
Hilfreich 755
December 2, 2020
Bei 83% beim Fahren eines Datsun March (165/70 R14 T) auf mostly town für 20,000 easy going Kilometer
Schöne billige Reifen, sie sind serienmäßig mit dem My K13 Nissan March ausgestattet und haben sie alle durch neue ersetzt. Die Mischung ist bei Nässe nicht so schlecht. Sie müssen nur wissen, wie Sie Ihr Auto vorsichtig fahren, um die Reifenbandbreite nicht zu überschreiten.
Hilfreich 798
September 10, 2019

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