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Maxxis Premitra Ice Nord 5 SUV

Der Maxxis Premitra Ice Nord 5 SUV ist ein Tourenwagen Winter Reifen für einen SUV und Allrads.

3.9
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: 7th)
Maxxis Premitra Ice Nord 5 SUV

Maxxis Premitra Ice Nord 5 SUV

Winter Mid-Range
BETA
3.9 / 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.
Wet
99
2x / 3 Tests
Dry
91
1.2x / 2 Tests
Comfort
63.5
0.29x / 1 prüfen
Value
46.6
0.38x / 2 Tests
Snow
40
1.5x / 3 Tests
Ice
40
1.26x / 3 Tests

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

Braking
68.1
4 Tests
Handling
62.8
4 Tests
Traction
40
2 Tests
Punktekomponenten
Professionelle Prüfungen
Gewicht: 80%
Tests: 1
Veröffentlichungen: 1
Zeitraum: 2022
Nutzerbewertungen
Gewicht: 15%
Rezensionen: 0
Durchschnittsbewertung: 0%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.55
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
Spike-Winterreifentest 2022 Vi Bilagare 2022 235/55 R18 7/8 14 Kennzahlen
1
Tests
7th
Durchschnitt
7th
Am besten
7th
Am schlimmsten
Reifentest-Highlights
Spike-Winterreifentest 2022
235/55 R18 • 2022
7th/8
Kurze Bremswege auf Asphalt, Testbester bei Nässe.
Kurze Bremswege auf Asphalt, Testsieger bei Nässe
Das taiwanesische Unternehmen Maxxis hat sich zu einer angesehenen Marke für Sommerreifen entwickelt. Der Spikereifen Premitra Ice Nord 5 SUV zeigt, dass die Marke noch einen langen Weg vor sich hat, bevor sie auf dem nordischen Wintermarkt mithalten kann. Eine unerwartet starke Spikebewegung während der Einfahrzeit bedeutete, dass der Maxxis zu Beginn der Testphase mit Abstand den größten Spikeüberstand aufwies. Trotzdem lag er beim Grip auf Eis weit hinter den anderen. Auch auf Schnee hatte er überraschend schlechten Grip. Dafür schnitt der Maxxis auf Asphalt mit kurzen Bremswegen, guter Stabilität und dem besten Aquaplaning-Schutz umso besser ab. Die Unfähigkeit, die Eigenschaften auf blankem Boden mit vernünftigem Wintergrip auszugleichen, führt zu einem klaren letzten Platz.

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