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Royal Black Royal Winter UHP

Der Royal Black Royal Winter UHP ist ein Tourenwagen Winter Reifen für einen Personenkraftwagens.

2.8
Reifenbewertungen Basierend auf professionellen Tests
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
90%
Nassgriff
70%
Straßenfeedback
80%
Progressivität
80%
Verschleiß
80%
Komfort
90%
Kaufempfehlung
80%
Schneegriff
70%
Eisgriff
60%
1 Beurteilungen
78% Durchschnitt
1,800 Gefahrene Kilometer
1 Tests (Durchschnitt: 36th)
Royal-Black Royal Winter UHP

Royal-Black Royal Winter UHP

Winter Budget
BETA
2.8 / 10
Basierend auf professionellen Tests · 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.
Wet
63.6
2x / 1 prüfen

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

Braking
63.6
1 prüfen
Punktekomponenten
Professionelle Prüfungen
Gewicht: 80%
Tests: 1
Veröffentlichungen: 1
Zeitraum: 2025
Nutzerbewertungen
Gewicht: 15%
Rezensionen: 1
Durchschnittsbewertung: 77.8%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 0.74
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
Bremstest für Winterreifen 2025 – 52 Sätze! Auto Bild 2025 225/40 R18 36/52 1 Kennzahlen
1
Tests
36th
Durchschnitt
36th
Am besten
36th
Am schlimmsten
Reifentest-Highlights

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Erste Eindrücke Review
Bei 78% beim Fahren eines BMW 520d (225/55 R17) auf a combination of roads für 1,800 average Kilometer
Ich bin von alten Continental 830P Winterreifen umgestiegen und die neuen Reifen, selbst die günstigen, fühlen sich wie eine deutliche Verbesserung an. Auf trockener Fahrbahn sind sie fantastisch, der Grip ist sehr gut. Seit Kurzem fahre ich sie auch auf schneebedeckten Straßen, Landstraßen und Autobahnen. Nur wenn ich auf nasser oder schneebedeckter Fahrbahn plötzlich stark beschleunige, merke ich, dass sie an Haftung verlieren. Das bin ich aber gewohnt, da mein Auto Heckantrieb hat. Ich bin damit auf einer schneebedeckten Autobahn gefahren und konnte problemlos die Spur wechseln, ohne das Gefühl zu haben, die Haftung zu verlieren. Allerdings fahre ich auch sehr vorsichtig. Für mich ist es besser, günstige Reifen öfter zu wechseln, als Premiumreifen zu kaufen und sie länger zu behalten. Sobald ein Reifen abgenutzt ist, verliert er unabhängig von der Marke an Haftung. Ich würde sie wahrscheinlich wieder kaufen.
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January 5, 2026