峰度等于1-峰度>0的时候，说明数据分布比正态分布更尖更集中。比如正态分布的峰度是3，如果计算结果变成2.5，说明数据集中在均值附近，出现极端值的概率更低。这时候数据波动比正态分布小，像把很多分散的点挤到中间了。

为什么这样解释呢？因为峰度反映的是数据分布的尖峰程度，公式里减去3就是和正态分布对比的值。比如某地区月降雨量数据，标准差0.5毫米时峰度是2.8，说明降雨天数更集中；而标准差1.5毫米时峰度是3.2，反而更分散。这就像用放大镜看玻璃，正态分布像普通玻璃球，峰度2.8像压扁的玻璃弹珠，峰度3.2像中间凹陷的凹面镜。数据集中时极端值少，像把散落的玻璃珠压到一起；数据分散时极端值多，像把玻璃珠扔进不同方向。实际统计显示，金融收益数据峰度通常超过3，说明风险更高，而家庭用电量峰度2.3左右，说明用电时间更规律。