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Matador MP 16 Stella 2

Der Matador MP 16 Stella 2 ist ein Tourenwagen Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.8
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
83%
Nassgriff
65%
Straßenfeedback
75%
Progressivität
70%
Verschleiß
83%
Komfort
77%
Kaufempfehlung
68%
10 Beurteilungen
74% Durchschnitt
192,108 Gefahrene Kilometer
Matador MP 16 Stella 2

Matador MP 16 Stella 2

Summer Economy
BETA
6.8 / 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: 10
Durchschnittsbewertung: 74.4%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.06
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 Matador MP 16 Stella 2 Beurteilungen

Bei 60% beim Fahren eines Ford Fiesta (175/65 R14) auf a combination of roads für 20,000 average Kilometer
Absoluter letzter Ausweg. Es ist bei trockenen Bedingungen vollkommen in Ordnung, sehr belastbar in Bezug auf Verschleiß, sehr angenehmer Komfort und Griffigkeit. Aber jede Nässe bedeutet, dass Sie mit der geringsten Bremskraft überall Aquaplaning machen. Bei Aquaplaning definitiv nicht kontrollierbar, definitiv chaotisches Fahrverhalten an den Hinterrädern. Das habe ich bei meinem Auto noch nie bei Reifen erlebt. Sie sind sehr billig, aber sehr lästig bei Regen zu fahren, sowohl in der Stadt als auch besonders auf Autobahnen.
June 13, 2022
Bei 80% beim Fahren eines Fiat Panda (155/65 R13) auf a combination of roads für 50,000 easy going Kilometer
Sehr langes Leben auf Fiat Panda 1.1 Hobby. Bequem, sehr guter Grip bei Trockenheit, gut bei Nässe, wenn Stoßdämpfer in Ordnung sind. Ein bisschen untersteuert im Vergleich zu Toyo 350, den ich vor diesen Reifen hatte. Nie Probleme, wahrscheinlich werde ich wieder bei ihnen sein.
November 14, 2018
Bei 51% beim Fahren eines Toyota Yaris (185/60 R14 H) auf mostly town für 18,000 easy going Kilometer
Ausgestattet mit einem Toyotas Yaris 2001. Letzte Woche habe ich ein Set mit 4 Petlas VELOX SPORT PT741 für 175 € gekauft, da die vorherigen (Matador MP16 Stella2 & Riken Maystorm 2 B2) nicht akzeptabel bis gefährlich waren. Sie mögen weich sein und eine gute Dauer (Abnutzung) haben, aber bei Nässe waren sie gefährlich. Es gibt viele andere Budget-Reifen auf dem Markt, die berücksichtigt werden müssen.
October 8, 2018

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