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Linglong Green Max EcoTouring

Der Linglong Green Max EcoTouring ist ein Tourenwagen Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.4
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
72%
Nassgriff
43%
Straßenfeedback
62%
Progressivität
50%
Verschleiß
68%
Komfort
50%
Kaufempfehlung
40%
6 Beurteilungen
55% Durchschnitt
30,201 Gefahrene Kilometer
Linglong Green Max EcoTouring

Linglong Green Max EcoTouring

Summer Economy
BETA
6.4 / 10
Basierend auf Nutzerbewertungen · Limited Vertrauen · Aktualisiert 30 Jan 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: 6
Durchschnittsbewertung: 55%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 1.93
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 1.8 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
Alle Tests

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Latest Linglong Green Max EcoTouring Beurteilungen

Bei 37% beim Fahren eines GMC Savannah (235/75 R16) auf mostly motorways für 30,000 average Kilometer
Diese sind bei jedem nassen oder kalten Wetter absolut schrecklich. Bei Regen verlieren sie auf feuchter Fahrbahn leicht die Bodenhaftung. Bei Schnee, Eis oder Graupel sind sie eine absolute Todesfalle und sollten unbedingt vermieden werden. Diese kamen auf einem Fahrzeug, das ich gekauft habe, und zeigen nach über 30.000 Autobahnmeilen fast keinen Verschleiß. Sie sind hart wie Stein und halten ewig. Sie sind jedoch bei jedem Wetter so unsicher, dass wir sie abreißen und ersetzen, selbst wenn noch viel Leben übrig ist.
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November 7, 2022
Bei 37% beim Fahren eines Fiat Panda (155/80 R13) auf a combination of roads für 1 spirited Kilometer
Hatte auf einem Fiat Panda, selbst im trockenen Zustand untersteuert er bei jeder Geschwindigkeit und sehr laut auf Autobahn und Reifenglanz bleibt nicht an ihnen haften
September 1, 2021
Es gibt einen neuen Ganzjahresreifen. Kann er der Beste sein?!