Menu
Mayrun MR500 Galerie ansehen (1)
175-325/30-70 R14-22 141 Größen 2021

Mayrun MR500

Der Mayrun MR500 ist ein High Performance Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.7
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
88%
Nassgriff
86%
Straßenfeedback
73%
Progressivität
83%
Verschleiß
86%
Komfort
85%
Kaufempfehlung
93%
12 Beurteilungen
85% Durchschnitt
146,000 Gefahrene Kilometer
Mayrun MR500

Mayrun MR500

Summer Budget
BETA
6.7 / 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: 12
Durchschnittsbewertung: 84.8%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.05
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

Wir haben leider derzeit keine Fachzeitschriftstests für den Mayrun MR500

Size Fuel Wet Noise
14 Zoll
175/65R14 82 T D D 70
185/70R14 92 H XL C B 71
185/60R14 82 H D D 70
15 Zoll
195/65R15 95 T XL D D 72
185/65R15 88 H D D 70
195/55R15 85 V D D 71
16 Zoll
215/60R16 95 V D D 71
205/55R16 94 V XL D D 72
205/60R16 96 V XL D D 72
17 Zoll
215/55R17 94 V D D 71
225/60R17 99 V D C 71
235/65R17 108 H XL C C 72
18 Zoll
235/60R18 107 V XL C C 72
20 Zoll
275/55R20 117 V XL C B 73
Alle Größen und EU-Labelwerte für die Mayrun MR500 >>

Fragen und Antworten für die Mayrun MR500

Frage stellen
Wir haben leider derzeit keine Fragen und Antworten für den Mayrun MR500. Bitte senden Sie Ihre Frage mit dem Formular an unsere Reifenexperten!
Frage stellen

Wir werden Ihre E-Mail Adresse nie veröffentlichen

captcha

Um zu bestätigen, dass Sie ein Mensch sind, geben Sie bitte das angezeigte Wort in das Feld unten ein.

Wie würden Sie die Mayrun MR500 bewerten?

Klicken Sie auf einen Stern, um Ihre Bewertung abzugeben.

Latest Mayrun MR500 Beurteilungen

Bei 97% beim Fahren eines Ford Mustang gt (275/45 R19 W) auf a combination of roads für 20,000 spirited Kilometer
Ich habe MR500 auf meinem Mustang GT, ich musste normalerweise mindestens alle paar Saisons die Hinterräder ersetzen, besonders durch Pirellis, da sie meiner Meinung nach die schlechtesten sind. Diese Reifen sind für mich erstaunlich und man kann den Preis nicht übertreffen !!! Ich werde sie immer und immer wieder kaufen!
January 5, 2021
Bewerten Sie die Mayrun MR500