sas中對於類別變數（離散）分布觀察用proc freq，對於連續變數則用proc univariate來完成。
識別連續型變數的異常值通常稱為盒形圖，一般採用
proc univariate data=train plot;
var variable;
run;
plot選項輸出變數的莖葉圖（觀測數少）或者直方圖（觀測數多），盒形圖，正態概率圖。（同時輸出這些圖）
該方法只能識別某變數是否存在異常值，並不能將其標識，下面有兩種方法用來標識異常值：
1）使用data 步
proc means data=train nopoint;
var variable;
output out=outlier p25=p25 p75=p75; /*p25,p75分別是上四分位數，下四分位數*,outlier為離群值即異常值/
run;
data a;
set outlier;
iqr3=3*(p75-p25);/*四分位數差的三倍，即離群值的範圍*/
call symputx('iqr3',iqr3); /*將變數變成巨集*/
call symputx('p75',p75);
call symputx('p25',p25);
run;
data outlier1;
set train;
if(&p25-&iqr3)<=&var<=(&p75+&iqr3) then outlier=0;
else outlier=1; /*觀測值在外界之內，將outlier標識為0，在之外，則標識為1*/
run;
2）當變數符合正態分佈，可以使用z記分法來標識
3）z記分法的改進
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