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Goodyear Eagle Vector Voir la galerie (1)

Goodyear Eagle Vector

Goodyear Pneus Haute Performance Toutes saisons

Le Goodyear Eagle Vector est un pneu Haute Performance Toutes saisons conçu pour convenir à Voiture de tourismes.

6.3
Note des avis sur les pneus D'après les avis des utilisateurs
Limited Confiance Voir le détail
Adhérence sur le sec
76%
Adhérence sur le mouillé
80%
Ressenti de la route
83%
Progressivité
83%
Usure
85%
Confort
83%
A acheter à nouveau
90%
5 Rapports d'essais
83% Moyenne
83,065 kilomètres parcourus
Goodyear Eagle Vector

Goodyear Eagle Vector

All Season Premium
BÊTA
6.3 / 10
D'après les avis des utilisateurs · Limited Confiance · Mis à jour 30 Jan 2026

Le système d'évaluation des pneus Tyre Reviews Score est le plus complet qui soit. Il agrège les données de tests professionnels issus de multiples publications indépendantes, les avis des utilisateurs et une analyse de cohérence utilisant des méthodes statistiques bayésiennes, une normalisation pondérée et une pondération ajustée en fonction de la date de publication afin de produire une note de performance unique et fiable.

Apprenez-en davantage sur notre méthodologie
Composantes du score
Tests professionnels
Poids: 80%
Tests : 0
Publications : 0
Avis des utilisateurs
Poids: 15%
Avis : 5
Note moyenne : 82.6%
Minimum requis : 5
Cohérence
Poids: 5%
Écart type du score : 3.16
Points historiques : 10
Méthodologie et configuration
Processus de notation
  1. Collecte des données de test : Rassemblez les résultats de tests de pneumatiques professionnels publiés dans plusieurs revues. Un minimum de 1e tests est requis.
  2. Normaliser les positions : Convertir les positions de test en scores percentiles en utilisant une pondération exponentielle (facteur : 1.2).
  3. Appliquer la pondération de récence : Les tests les plus récents sont pondérés davantage avec un taux de dégradation de 0.95.
  4. Intégrer les avis des utilisateurs : Tenir compte des données d'avis des utilisateurs (minimum 5 avis). Pondération : 15%.
  5. Lissage bayésien : Appliquer une distribution a priori bayésienne (score : 7, poids : 1.5) pour éviter les scores extrêmes avec des données limitées.
  6. Calcul du score final : Combinez tous les composants en utilisant un facteur de normalisation de 1.1. Score maximal avec des données limitées : 9.5.
Poids des composants
Données de test
80%
Avis des utilisateurs
15%
Cohérence
5%
Tous les paramètres de configuration
ParamètreValeurDescription
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
Tous les tests

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Pneus alternatifs

Vredestein Quatrac 5
7.9/10
80% 38 rapports d'essais
Hankook Kinergy 4S
7.4/10
78% 13 rapports d'essais
Nexen N5000 Plus
7.1/10
82% 5 rapports d'essais
Continental ExtremeContact DWS
7.0/10
86% 9 rapports d'essais
Hankook Optimo 4S
6.8/10
83% 32 rapports d'essais
Vredestein Quatrac Lite
6.4/10
84% 7 rapports d'essais
Vredestein Quatrac 3
5.7/10
79% 48 rapports d'essais
Continental Extremecontact DWS 06
4.7/10
79% 10 rapports d'essais
Delinte D7
80% 4 rapports d'essais
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Questions et réponses pour le Goodyear Eagle Vector

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