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Petlas Snow Master W601 Voir la galerie (1)

Petlas Snow Master W601

Petlas Pneus Tourisme Hiver

Le Petlas Snow Master W601 est un pneu Tourisme Hiver conçu pour convenir à Voiture de tourismes.

6.9
Note des avis sur les pneus D'après les avis des utilisateurs
Limited Confiance Voir le détail
Adhérence sur le sec
79%
Adhérence sur le mouillé
69%
Ressenti de la route
79%
Progressivité
86%
Usure
80%
Confort
80%
A acheter à nouveau
90%
7 Rapports d'essais
80% Moyenne
84,500 kilomètres parcourus
Petlas Snow Master W601

Petlas Snow Master W601

Winter Economy
BÊTA
6.9 / 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 : 7
Note moyenne : 80.2%
Minimum requis : 5
Cohérence
Poids: 5%
Écart type du score : 2.57
Points historiques : 6
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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Questions et réponses pour le Petlas Snow Master W601

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Latest Petlas Snow Master W601 Rapports d'essais

Note de 80% au volant d'une Ford KA 1.3 (225/45 R17) sur mostly town pendant 10,000 spirited kilomètres
Ça vaut vraiment le coup d'essayer. Je n'avais pas beaucoup de choix pour ma Ka avec des roues d'origine. Je n'en ai eu que pour ne pas être coincé s'il neige. J'en étais assez content, usure très lente, très bon marché à l'achat, fonctionnait bien sur une neige légère à modérée avec un givrage très mineur ici et là en ville. Certainement très bien avec même la pluie la plus forte. C'est bruyant, mais étant donné que c'est un Ka, ce n'est pas vraiment un problème. Le confort était généralement correct.
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February 2, 2022