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Toyo Proxes 1

El Toyo Proxes 1 es un Ultra alto rendimiento Verano neumático diseñado para ser montado en Coche de pasajeross.

6.6
Puntuación de las reseñas de neumáticos Basado en opiniones de usuarios
Limited Confianza Ver desglose
Agarre en Seco
87%
Agarre en Mojado
65%
Sensación del Camino
76%
Manejabilidad
63%
Desgaste
65%
Comodidad
62%
Volver a comprar
55%
6 Reseñas
68% Promedio
149,510 millas recorridas
Toyo Proxes 1

Toyo Proxes 1

Summer Mid-Range
BETA
6.6 / 10
Basado en opiniones de usuarios · Limited 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
Componentes de la puntuación
Pruebas profesionales
Peso: 80%
Pruebas: 0
Publicaciones: 0
Reseñas de usuarios
Peso: 15%
Reseñas: 6
Calificación promedio: 67.5%
Mínimo requerido: 5
Consistencia
Peso: 5%
Puntuación Desviación estándar: 1.98
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
Todas las Pruebas

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Preguntas y respuestas para el Toyo Proxes 1

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Top 3 Toyo Proxes 1 Reseñas

Dado 51% mientras conducía un Lotus Elan M100 (225/50 R15 V) en mostly country roads por 10 spirited millas
se ven bonitos a medida que los neumáticos se desgastan, la parte delantera comienza a seguir la pista, los hombros de los neumáticos tienen poca goma, por lo que conducir con fuerza desgasta la banda de rodadura en los bordes, el centro de los neumáticos mantiene mucha banda de rodadura incluso cuando está demasiado inflado para corregir el desgaste
Hacer una pregunta | Útil 744
September 3, 2019
Dado 64% mientras conducía un Ford Mondeo 130 TDCi Zetec (225/45 R17) en a combination of roads por 7,500 spirited millas
Estos neumáticos son increíbles por el precio. Setenta libras cada uno por 205/50/17. El agarre en seco es probablemente el mejor que he tenido, el agarre en mojado es muy, muy bueno. La resistencia a la rodadura es una basura y la vida útil es realmente terrible. ¡12.500 kilómetros en un Mondeo diésel! Es cierto que el Mondeo se ha dañado y el par motor ha hecho trizas estos neumáticos, ¡pero fue muy divertido hacerlo!
Sin embargo, no volvería a comprarlos, ya que una vida útil de 7500 km es demasiado baja. Por un juego de neumáticos, eso supone 40 libras cada mil millas. Demasiado.
June 21, 2013
Dado 83% mientras conducía un Lexus IS200 (225/45 R17) en a combination of roads por 25,000 average millas
Una gran diferencia con respecto a los Bridgestone estándar que se instalaron.
Mucho menos ruido de carretera, mejor manejo en todas las condiciones y mejor respuesta al volante.

Estuve muy contento con estos neumáticos y duraron extremadamente bien.
February 4, 2011
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