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Leao iGreen AllSeason

El Leao iGreen AllSeason es un Turismo Toda la temporada neumático diseñado para ser montado en Coche de pasajeross.

5.8
Puntuación de las reseñas de neumáticos Basado en pruebas profesionales
Medium Confianza Ver desglose
Agarre en Seco
0%
Agarre en Mojado
0%
Sensación del Camino
0%
Manejabilidad
0%
Desgaste
0%
Comodidad
0%
Volver a comprar
0%
2 Pruebas (promedio: 21st)
Leao iGreen AllSeason

Leao iGreen AllSeason

All Season Economy
BETA
5.8 / 10
Basado en pruebas profesionales · Medium Confianza · Actualizado 30 Jan 2026

Tyre Reviews Score es el sistema de puntuación de neumáticos más completo disponible. Combina datos de pruebas profesionales de diversas publicaciones independientes, reseñas de usuarios y análisis de consistencia mediante métodos estadísticos bayesianos, normalización ponderada y puntuación ajustada a la actualidad para generar una calificación de rendimiento única y fiable.

Conozca más sobre nuestra metodología
Value
100
0.38x / 2 pruebas
Dry
61.8
1.5x / 4 pruebas
Snow
56.6
1.38x / 4 pruebas
Comfort
52
0.29x / 1 prueba
Wet
48.2
2x / 5 pruebas

Los puntajes entre categorías son métricas derivadas que combinan datos de múltiples disciplinas de prueba para evaluar las características del desempeño en el mundo real.

Traction
69.3
1 prueba
Braking
56.7
5 pruebas
Handling
46.2
6 pruebas
Componentes de la puntuación
Pruebas profesionales
Peso: 80%
Pruebas: 2
Publicaciones: 2
Período: 2023
Reseñas de usuarios
Peso: 15%
Reseñas: 0
Calificación promedio: 0%
Mínimo requerido: 5
Consistencia
Peso: 5%
Puntuación Desviación estándar: 0.51
Puntos históricos: 10
Metodología y configuración
Proceso de puntuación
  1. Recopilar datos de prueba: Recopila resultados de pruebas profesionales de neumáticos de diversas publicaciones. Se requiere un mínimo de 1 de pruebas.
  2. Normalizar posiciones: Convierta las posiciones de prueba en puntuaciones percentiles utilizando ponderación exponencial (factor: 1.2).
  3. Aplicar ponderación de actualidad: Las pruebas más recientes tienen una ponderación mayor con una tasa de decadencia de 0.95.
  4. Incorporar opiniones de usuarios: Tenga en cuenta los datos de las reseñas de los usuarios (mínimo 5 reseñas). Peso: 15%.
  5. Suavizado bayesiano: Aplicar prior bayesiano (puntuación: 7, peso: 1.5) para evitar puntuaciones extremas con datos limitados.
  6. Calcular puntuación final: Combine todos los componentes utilizando un factor de normalización de 1.1. Puntuación máxima con datos limitados: 9.5.
Pesos de los componentes
Datos de prueba
80%
Reseñas de usuarios
15%
Consistencia
5%
Todos los parámetros de configuración
ParámetroValorDescripción
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
Fuentes de datos
PruebaPublicaciónFechaTamañoPosiciónMétrica
Comparación de neumáticos para todas las estaciones 2023: juego de 35 unidades Auto Bild 2023 225/45 R17 32/35 2 métrica
Reseñas de neumáticos 2023 Prueba de neumáticos para todas las estaciones Tyre Reviews 2023 195/65 R15 10/12 14 métrica
2
Pruebas
21st
Promedio
10th
Mejor
32nd
El peor
Últimos Resultados de Pruebas de Neumáticos
Agarre aceptable en conducción en seco, frenado aceptable en nieve, buena resistencia al aquaplaning, la resistencia a la rodadura más baja en la prueba.
Frenada muy prolongada sobre mojado, manejo inestable tanto en seco como en mojado, bajos niveles de confort.
De alguna manera, el Leao iGreen AllSeason terminó detrás de los neumáticos de verano en general, ¡EN UNA PRUEBA PARA TODAS LAS ESTACIONES! Realmente se quedó corto en cuanto a frenado, que es clave para la seguridad. Pero es barato de comprar y tiene una baja resistencia a la rodadura, lo que lo convierte en una muy buena opción, siempre y cuando no esperes agarre.

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