峰度系数和偏度系数是统计学中用于描述数据分布形态的重要指标，峰度系数衡量的是数据分布的尖峰程度，值越大表示峰顶越尖锐，数据点集中在一个狭窄的范围内；如果值为负，说明分布较平缓，有扁平顶部；而正值则表示分布有双峰或多峰，在你提到的1.96这个数值，通常在正态分布中，峰度系数的理想值接近于0，但1.96并不在这一范围内，这可能意味着数据分布具有较高的峰度，非对称或者存在异常值。
偏度系数则衡量数据分布的不对称性，正值表示分布右偏（即长尾偏向右侧），负值表示左偏（长尾偏向左侧），1.96的偏度系数意味着偏斜程度相当大，可能是极度右偏或极度左偏，具体取决于实际数据。
综合来看，峰度系数和偏度系数的组合分析对于理解数据的特性至关重要，它们可以帮助我们识别数据是否符合某种理论模型，如正态分布，或者是否存在潜在问题，如异常值、数据测量误差等，在实际应用中，如金融风险评估、产品质量控制等领域，这些系数的计算和解读都是必不可少的步骤。
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