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Nexen N Fera SUR4

Der Nexen N Fera SUR4 ist ein Extreme Performance Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.7
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
93%
Nassgriff
44%
Straßenfeedback
87%
Progressivität
88%
Verschleiß
52%
Komfort
52%
Kaufempfehlung
83%
6 Beurteilungen
71% Durchschnitt
13,100 Gefahrene Kilometer
Nexen N Fera SUR4

Nexen N Fera SUR4

Summer Mid-Range
BETA
6.7 / 10
Basierend auf Nutzerbewertungen · Limited 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.
Punktekomponenten
Professionelle Prüfungen
Gewicht: 80%
Tests: 0
Veröffentlichungen: 0
Nutzerbewertungen
Gewicht: 15%
Rezensionen: 6
Durchschnittsbewertung: 71.3%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 2
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 1.8 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
Alle Tests

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Top 3 Nexen N Fera SUR4 Beurteilungen

Bei 43% beim Fahren eines Ford ba falcon (245/40 R18 W) auf track für 2,500 spirited Kilometer
Dies waren 9 Monate alte Datumsstempel sehr untersteuert im trockenen und massives Übersteuern im nassen und sehr lauten im Vergleich zu mpsc2 nicht das Geld wert IMO
Frage stellen | Hilfreich 677
January 8, 2021
Bei 74% beim Fahren eines BMW E39 M5 (275/35 R18 W) auf track für 0 spirited Kilometer
Perfekter Reifen für Streckentage.
Nicht das Beste bei Nässe, aber sie besiegen gut auf einem schweren Auto wie meinem (e39m5).

Der Verschleiß ist gut, sie sind vorhersehbar und reagieren. Sie können mit hankook rs4 vergleichen.

Sie sind laut und nicht für das tägliche Fahren geeignet. (Ich benutze es, um von der Strecke zum Haus zu gehen. 4 Stunden Fahrt und es ist genug)
August 31, 2019
Bei 71% beim Fahren eines (225/45 R17 V) auf track für 10,000 Kilometer
Tolle Reifen für Streckentage mit viel trockenem Grip und hervorragendem Lenkfeedback
June 11, 2019
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