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Minerva minerva F109

Der Minerva minerva F109 ist ein Tourenwagen Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.2
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
70%
Nassgriff
43%
Straßenfeedback
52%
Progressivität
50%
Verschleiß
50%
Komfort
60%
Kaufempfehlung
33%
6 Beurteilungen
51% Durchschnitt
44,700 Gefahrene Kilometer
1 Tests (Durchschnitt: 43rd)
Minerva minerva F109

Minerva minerva F109

Summer Budget
BETA
6.2 / 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: 1
Veröffentlichungen: 0
Zeitraum: 2016
Nutzerbewertungen
Gewicht: 15%
Rezensionen: 6
Durchschnittsbewertung: 51.2%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.13
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
Datenquellen
PrüfenVeröffentlichungDatumGrößePositionKennzahlen
Marktübersicht 2016 - Bremsen-Test 2016 205/55 R16 43/50 0 Kennzahlen
1
Tests
43rd
Durchschnitt
43rd
Am besten
43rd
Am schlimmsten
Reifentest-Highlights
43rd/50

Fragen und Antworten für die Minerva minerva F109

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Latest Minerva minerva F109 Beurteilungen

Bei 44% beim Fahren eines Opel Signum 2.2 DTi (205/60 R16) auf a combination of roads für 20,000 easy going Kilometer
Minerva Reifen wie ein Plastik. Sehr rutschig auf der Straße. Werde nie wieder kaufen.
February 3, 2022
Bei 46% beim Fahren eines Citroën c3 Picasso 1.6 diesel (195/55 R16 H) auf mostly country roads für 2,500 easy going Kilometer
Perfekter Griff bei Trockenheit und Nässe mit guter Beständigkeit gegen Aquaplaning. Recht bequem. Ich würde diesen Reifen empfehlen, wenn es nicht zwei schwerwiegende Nachteile gäbe:

1. Seitenwände sind zu weich, Autos fühlen sich in Kurven unsicher. Mein Auto ist klein MPV.
2. Gummi wird zu schnell zu alt. Laufflächenbekleidung ist kein Problem, ich habe noch 5 mm übrig, aber ich musste die Reifen ersetzen, weil Gummi zu alt wurde. Risse und unebenes Profil, Vibrationen und ein instabiler Antrieb. Die Reifen sind 6 Jahre alt.
August 10, 2019
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