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Michelin Energy EV

Der Michelin Energy EV ist ein Elektrofahrzeug Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.1
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
68%
Nassgriff
63%
Straßenfeedback
58%
Progressivität
58%
Verschleiß
33%
Komfort
58%
Kaufempfehlung
43%
5 Beurteilungen
54% Durchschnitt
84,500 Gefahrene Kilometer
Michelin Energy EV

Michelin Energy EV

Summer Premium
BETA
6.1 / 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: 5
Durchschnittsbewertung: 54%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.18
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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Size Fuel Wet Noise
16 Zoll
195/55R16 91 Q XL A A 70
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Latest Michelin Energy EV Beurteilungen

Bei 42% beim Fahren eines Renault Zoe (195/55 R16 Q) auf a combination of roads für 16,000 easy going Kilometer
Diese kamen auf unseren Renault Zoe, wir versuchen, die Reichweite zu maximieren, können also keine Kommentare zu ihrer Leistung und ihrem Handling abgeben, aber vorzeitiges Altern ist definitiv ein Problem. Nach 16.000 Meilen / 4 Jahren haben die Fronten viel Profil, aber die Blöcke beginnen sich aufzulösen und die Seitenwände und Schultern sind schwer umgekommen. Die Rückseiten sind in einem besseren Zustand als die Fronten, sind aber immer noch stark gealtert. Nach einer (allzu häufigen) Frontpanne haben wir beide Fronten durch generische Marken ersetzt. Die OEM Michelin EV sind teuer und schwer zu beschaffen.
September 14, 2020
Renault Zoe (195/55 R16 Q) auf mostly country roads für 43,000 easy going Kilometer
Hatte den Michelin EV Reifen seit Neuestem auf einem Renault Zoe. Hatte zwei wegen Seitenwandschäden ersetzt, eine von einer scharfen Bordsteinkante beim Parken, die andere fuhr meine Frau, also keine Ahnung, warum diese flach wurde. Die Reifen haben derzeit 43 000 km, aber die Vorderradlenkung würde sich bei sehr niedriger Geschwindigkeit hin und her drehen, was bei normaler Geschwindigkeit nicht wahrnehmbar ist. Ich brachte sie in eine Garage, um die Waage überprüfen zu lassen, und er sagte mir, sie seien deformiert und müssten ersetzt werden. Sagte, sie wären alt! Ich habe ernsthafte Zweifel an seiner Analyse.
Erst vor 4,5 Jahren habe ich das Auto gekauft und es sah so aus, als wären sie auf 60 000 km gelaufen, bevor der Verschleiß an der Grenze von 1,6 mm lag.
February 11, 2019
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