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Marshal iZen KW31

Der Marshal iZen KW31 ist ein Tourenwagen Winter Reifen für einen Personenkraftwagens.

4.8
Reifenbewertungen Basierend auf professionellen Tests
Medium Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
0%
Nassgriff
0%
Straßenfeedback
0%
Progressivität
0%
Verschleiß
0%
Komfort
0%
Kaufempfehlung
0%
Schneegriff
0%
Eisgriff
0%
1 Tests (Durchschnitt: 5th)
Marshal iZen KW31

Marshal iZen KW31

Winter Economy
BETA
4.8 / 10
Basierend auf professionellen Tests · Medium 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.
Dry
50.7
1.2x / 3 Tests
Wet
49.8
2x / 6 Tests
Value
40
0.38x / 1 prüfen
Comfort
40
0.29x / 2 Tests
Snow
40
1.5x / 5 Tests
Ice
40
1.26x / 4 Tests

Kategorienübergreifende Werte sind abgeleitete Kennzahlen, die Daten aus mehreren Testdisziplinen kombinieren, um Leistungsmerkmale in der realen Welt zu bewerten.

Braking
46.9
4 Tests
Handling
42.8
8 Tests
Traction
40
2 Tests
Punktekomponenten
Professionelle Prüfungen
Gewicht: 80%
Tests: 1
Veröffentlichungen: 1
Zeitraum: 2025
Nutzerbewertungen
Gewicht: 15%
Rezensionen: 0
Durchschnittsbewertung: 0%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.57
Historische Punkte: 6
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
Datenquellen
PrüfenVeröffentlichungDatumGrößePositionKennzahlen
Die besten Winterreifen für 2025/26 Tyre Reviews 2025 205/55 R16 5/7 21 Kennzahlen
1
Tests
5th
Durchschnitt
5th
Am besten
5th
Am schlimmsten
Reifentest-Highlights
5th/7
Angemessene Leistung bei Trockenheit und Schnee.
Schwach bei Nässe mit verlängerten Nassbremswegen, schwieriges subjektives Handling unter allen Bedingungen, sehr schwach auf Eis, hoher Rollwiderstand.
Den letzten Platz belegte der Marshal iZen KW31. Die Tatsache, dass er im Schnee vom mitteleuropäischen Winterreifen übertroffen wurde, bringt es auf den Punkt, doch der Reifen schnitt in fast allen Kategorien schlechter ab. Da dieser Reifen für extreme Klimabedingungen konzipiert ist, aber bei Schnee und Eis nicht annähernd mit der Gruppe mithalten konnte, sollte man ihn vielleicht meiden.

Fragen und Antworten für die Marshal iZen KW31

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