我的理解是：分布的偏度不为零，峰度也不为零。在保险里可以理解为，大的理赔发生的概率大。这种分布有帕雷托分布，逆高斯分布等等
最近我也在慢慢理解，希望大家共同参与，能把这个问题弄懂，也希望高人乐于授与渔。

pareto分布的尾部比指数分布的尾部衰减很多，所以叫重尾

今天理解了一点：在统计中偏度（skewness）是描述分布对称性的，如果偏度为零，说明分布对称，否则如果skew(y)>0,则右尾重；skew(y)<0,则左尾重；正态分布偏度为零，所以是对称分布；
峰度（kurtosis）刻画分布尾部平滑度的；举例：正态分布的峰度为3，如果又一分布的峰度>3，则称这一分布尾部较正态分布重，尾部较平坦，在尾部出现的概率比正态分布大。
由此我得出：一分布比另一分布的尾部重，即是它的尾部较平坦；正如楼上所举例，