给我一个在matlab中基于肖维勒原则检验一列数据是否存在异常，并且过程包含求均值的代码

在MATLAB中，你可以使用肖维勒(Shepherd)准则来检测一列数据中的异常值。肖维勒准则是一种基于统计学的方法，它会计算每个数据点与平均数的距离，然后设定一定的阈值来判断是否为异常值。以下是简单的步骤和代码示例：

% 假设我们有一列数据叫做data
data = randn(100, 1); % 创建一个包含随机数的一列

% 计算均值
mean_data = mean(data);

% 计算标准差
std_dev = std(data);

% 定义肖维勒系数，通常取3 * 标准差作为阈值
alpha = 3; % 或者你可以根据需求调整这个值

% 使用肖维勒准则找出异常值
outliers = abs(data - mean_data) > alpha * std_dev;

% 打印结果，异常值为true，非异常值为false
disp(isoutlier(outliers));

% 异常值索引
indices_outliers = find(outliers);
disp(indices_outliers);

% 如果你想移除这些异常值，可以这样操作：
clean_data = data(~outliers);

在这个代码里，`abs(data - mean_data)` 计算了每个数据点与平均值之间的距离，然后通过 `> alpha * std_dev` 来判断是否超过3倍的标准差范围，如果超出则认为是异常值。