两部门明确996严重违法 典型案例分析
现在很多行业企业都存在超时加班的问题，受到广泛关注，其中996被议论的最多，所谓的996指的是早上9点上班、晚上9点下班，一周时间上班6天，而实际上这种制度是违法的。现在两部门已经明确了996严重违法，那具体是怎么说的呢？下面来详细了解下吧。
近日，最高人民法院与人力资源和社会保障部（以下称两部门）联合发布了十件超时加班典型案例，对工时制度、加班费用及劳动者休息休假权益等争议问题的法律适用标准进行了明确。
两部门在其中一宗典型案例中明确：996即“工作时间为早9时至晚9时，每周工作6天”的内容，严重违反法律关于延长工作时间上限的规定，应认定为无效。
公开的相关案例显示，张某入职某快递公司，双方订立劳动合同试用期为 3 个月，试用期月工资为 8000 元，公司工作时间为早 9 时至晚 9 时，每周工作 6 天。
两个月后，张某以工作时间严重超过法律规定上限为由拒绝超时加班安排，被公司解除劳动合同。张某向劳动人事争议仲裁委员会申请仲裁，请求裁决快递公司支付违法解除劳动合同赔偿金 8000 元，并最终获赔 8000 元。
两部门指出，本案的争议焦点是张某拒绝违法超时加班安排，某快递公司能否与其解除劳动合同。法律在支持用人单位依法行使管理职权的同时，也明确其必须履行保障劳动者权利的义务。按照《中华人民共和国劳动法》规定，用人单位制定违反法律规定的加班制度，在劳动合同中与劳动者约定违反法律规定的加班条款，均应认定为无效。
本案中，某快递公司规章制度中 996 的内容，严重违反法律关于延长工作时间上限的规定，应认定为无效。张某拒绝违法超时加班安排，系维护自己合法权益，不能据此认定其在试用期间被证明不符合录用条件。故仲裁委员会依法裁决某快递公司支付张某违法解除劳动合同赔偿金。
以上就是两部门明确996严重违法介绍了。希望对大家有所帮助。
王怀忠等严重违纪违法典型案件观后感
观看了警示片《王怀忠的两面人生》后，心情久久不能平静。以王怀忠等严重违纪违法案件他们在改革开放和社会主义市场经济条件下经受不住考验，走上严重违纪违法、腐败堕落的犯罪道路上，不仅严重破坏了党纪党风，损坏了党的形象，而且使人民群众的利益遭受了严重的损害。通过这次警示教育的宣传，将引导党员领导干部要牢固树立正确的世界观、人生观、价值观和正确的权利观、利益观，对全面深入地开展党风廉政建设和反腐败斗争将起到极大的推动作用。通过这次警示教育活动，主要
心得
体会如下：一、加强自身的学习教育，树立正确的世界观、人生观
加强学习，大兴学习之风，是我们党与时俱进，保持旺盛创造力的观念，是适应新形势、新任务要求的迫切需要。因此，要把学习作为一种政治责任精神追求，要不断学习马列主义、毛泽东思想，特别是邓小平理论，学习江泽民同志“三个代表”重要思想，努力掌握其精神实质和基本立场、观点和方法，不断提高学习的能力和水平。
面对日新月异的新形势，要不断加强对社会主义市场经济支持、法律支持、文化知识的学习，努力拓宽自已的知识面，树立现代意识和超前意识，不断提高自己的领导能力和本领，不断提高执政水平。
要不断加强对共产主义理想、社会主义信念及其对社会主义建设规律的学习和认识，在思想上树立坚不可摧的精神支柱，要以党的宗旨为根本准则，在为人民服务、为党的事业奋斗的过程中，实现自身的人生价值。
二、加强对权利运行的监督
王怀忠等系列典型案件，严重违法违纪，与他本人不注重学习，放松世界观的改造，滥用手中权力，不接受监督有直接关系。王怀忠在任阜阳主要领导期间，在重要干部的任免、重要建设项目的安排等问题上，常常个人说了算，把正常的不同意见视为“杂音”。王怀忠等案件的发生，从一个方面也说明了监督机制不健全、不完善、不到位有很大的关系，因此，要把我党的各种廉政制度坚持下去，就必须加强对领导机关、党员、领导干部进行有效的监督，特别是自身也要从学习党内监督条例开始，认真执行条例规定的十项制度，严格要求自己，认真汲取王怀忠案件的教训，举一反三，进一步增强自我接受监督的意识。
三、强化规范意识，树立正确的权力观
作为领导干部，首先要熟识党和国家的各种“规矩”，通过参加这次警示教育活动表明，许多违反原则、违反纪律的事情，甚至有些不正之风和腐败行为，都有一些领导干部对相关“规矩”无知有关。因此，必须抓好学习、教育，提高按“规矩”办事的自觉性。所谓“规矩”就是党纪国法，因此，在具体工作中，一要强化法制意识，按制度办事，按程序办事，坚持在法律面前人人平等，任何组织和个人都不能超越法律至上的特权。二要强化政策和纪律意识，严格遵守党的政治纪律、组织纪律、财经纪律，确保党的方针、路线能够正确实施。三要强化程序意识，严格科学的程序，是正确决策的
保证
，因此，对重大问题的决策，要按科学的程序进行。对不按程序办事，造成重大损失和后果的，将要追究有关领导人的责任。因此，作为一把手，在坚持程序方面起着重要的职责，起着重要的责任。四、领导干部在廉政建设中要发挥表率作用
作为领导机关的干部，一要为下级机关作出榜样，一级带一级，一级抓一级，切实抓出成效。二要各级领导干部要切实担负起作用建设的领导责任，抓好本单位的党风廉政建设。三要作为领导干部要身体力行，从自身做起，从小事做起，努力起到表率作用。四要作为领导干部要按照党的方针、路线，发扬不畏艰苦、奋力拼搏、克已春公、乐于奉献的精神，办一切事情都要勤俭节约、艰苦
创业
，量力而行，把有限的财力、物力用在经济发展上，在工作和生活中坚决杜绝讲排场、比阔气的不良现象。五、加强制度建设，严重依法行政
结合城建工作实际，尤其是要以贯彻实施《中华人民共和国行政许可法》为契机，深入推行行政审批制度改革，一要严格执行建设法律法规，严格按照基本建设程序，规范建设行为。二要严格执行建设工程招标投标制度，规范建设工程招标投标行为，尽快建成集中统一的招标投标中心。三要继续推行政务公开，凡是与老百姓利益密切相关的部门都要实行政务公开，把城建系统的办事程序、要求、办理时限、经办人等公开，以便为老百姓提供透明、高效的服务。
严格落实行政执法责任制，增强法制意识，严格依法行政，坚持做到有权必有责，用权受监督，侵权要赔偿。
总之，王怀忠系列案件再一次警示我们，对党政一把手的监督刻不容缓，并且任重而道远。只有通过认真的学习，不断提高完善自己，树立正确的世界观、人生观，进一步加强自身的思想政治教育和职业道德教育，深入开展警示教育，努力做到自重、自市、自警、自勉，才会耐得住寂寞、抗得住诱惑，顶得住歪风、经得到考验，才能把人民赋予的权力用得好、用得正，才能为城建事业的发展做出积极的贡献。
典型相关分析 spss典型相关分析案例
典型相关分析的数学描述
设有两随机变量组 X X 1 ， X 2 ，…， X p ′ 和Y Y1 ， Y2 ，…， Yq ′ ，不妨设 p ≤ q 。 对于 X ， Y ，不妨设第一组变量的均值和协方差矩阵为 E X 1 Cov X ∑ 11 第二组变量的均值和协方差矩阵为 E Y 2 Cov Y ∑ 22 第一组与第二组变量的协方差为矩阵为 Cov X Y ∑ 12 ∑ 21 X 于是，对于矩阵 Z 有 （9—1—1） Y E X 1 均值向量E Z E （9—1—2） E Y 2 ′协方差矩阵∑ E Z Z pq × pq E X X ′ ′ E X 1 Y 2 1 1 E Y X ′ ′ E Y 2 Y 2 2 1 ∑ 11 ∑ 12 p× p p×q ∑ 21 ∑ 22 q× p q× q 要研究两组变量 X 1 ， X 2 ，…， X p 和 Y1 ， Y2 ，…， Yq 之间的相关关系。
典型相关分析 spss典型相关分析案例
首先分别作两组变量的线性组合，即 U a1 X 1 a 2 X 2 L a p X p a ′X V b1Y1 b2Y2 L bq Yq b ′Y a a1 a 2 L a p ， b b1 b2 L bq 分别为任意非零常系数向量，则 ′ ′可得， Var U a ′ Cov X a a ′ ∑ 11 a Var V b ′ Cov Y b b ′ ∑ 22 b Cov U V a ′ Cov X Y b a ′ ∑ 12 b 则称 U 与 V 为典型变量，它们之间的相关系数 ρ 称为典型相关系，即 a ′∑ 12 b ρ Corr U V a ′∑ 11 a b ′∑ 22 b 典型相关分析研究的问题是，如何选取典型变量的最优线性组合。
选取原则是：在所有 使得 U 1 a ′ X 1 1 1线性组合 U 和 V 中，选取典型相关系数为最大的 U 和 V ，即选取 a 和b与 V1 b ′ Y 之间的相关系数达到最大（在所有的 U 和 V 中） 1 2 2 ，然后选取 a 和b 使得U 2 a ′ 2 X 与 V2 b′ 2Y 的相关系数在与 U 1 和 V1 不相关的组合 U 和 V 中最大，继续下去，直到所有分别与 U 1 U 2 LU p 1 和 V1 V2 LV p 1 ，都不相关的线性组合 U p ， p 为止。
V 此时 p等于诸变量 X 与 Y 之间的协方差矩阵的秩。 典型变量 U 1 和 V1 ， U 2 和 V2 …… U p 和 V p 是根据它们的相关系数由大列小逐对提取，直到两组变量之间的相关性被分解的完毕为止。
16种常用的数据分析方法汇总
一、描述统计
描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验
1、参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
1）U验 使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布
2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布
A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；
B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析
检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：
1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度
2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
四、列联表分析
用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。
列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
五、相关分析
研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
1、单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；
2、复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
六、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
分类
1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系
2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3、多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4、协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，
七、回归分析
分类：
1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。
2、多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。
1）变呈筛选方式：选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法
2）横型诊断方法：
A 残差检验： 观测值与估计值的差值要艰从正态分布
B 强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法
C 共线性诊断：
诊断方式：容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例
处理方法：增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等
3、Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况
分类：
Logistic回归模型有条件与非条件之分，条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。
4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等
八、聚类分析
样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。
1、性质分类：
Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等
R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等
2、方法分类：
1）系统聚类法： 适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类
2）逐步聚类法 ：适用于大样本的样本聚类
3）其他聚类法 ：两步聚类、K均值聚类等
九、判别分析
1、判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体
2、与聚类分析区别
1）聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本
2）聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道分几类
3）聚类分析不需要分类的历史资料，而直接对样本进行分类；而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类
3、进行分类 ：
1）Fisher判别分析法 ：
以距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类， 适用于两类判别；
以概率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类，适用于
适用于多类判别。
2）BAYES判别分析法 ：
BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进，它不仅能解决多类判别分析，而且分析时考虑了数据的分布状态，所以一般较多使用；
十、主成分分析
将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。
十一、因子分析
一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法
与主成分分析比较：
相同：都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用
不同：主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法
用途：
1）减少分析变量个数
2）通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类
十二、时间序列分析
动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
主要方法：移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型
十三、生存分析
用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法
1、包含内容：
1）描述生存过程，即研究生存时间的分布规律
2）比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较
3）分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响
4）建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。
2、方法：
1）统计描述：包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法，不对所分析的数据作出任何统计推断结论
2）非参数检验：检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致，对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响。
A 乘积极限法（PL法）
B 寿命表法(LT法)
3）半参数横型回归分析：在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法
4）参数模型回归分析：已知生存时间服从特定的参数横型时，拟合相应的参数模型，更准确地分析确定变量之间的变化规律
十四、典型相关分析
相关分析一般分析两个变里之间的关系，而典型相关分析是分析两组变里（如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标）之间相关性的一种统计分析方法。
典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。
十五、R0C分析
R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线
用途：
1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力
用途
2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高；
3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较，一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。
十六、其他分析方法
多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。
论文数据分析方法有哪些
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
对应分析和典型相关分析哪个简单
典型相关分析简单。对应分析和典型相关分析相比，典型相关分析内容简单，易懂，因此典型相关分析简单，典型相关分析就是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。
典型相关分析的系数求法
（一）总体典型变量与典型相关系数由上一节的数学描述我们知道，典型相关分析希望寻求 a 和 b 使得 ρ 达到最大，但是由于随机变量乘以常数时不改变它们的相关系数，为了防止不必要的结果重复出现，最好的限制是令 Var U 1 和 Var V 1。
于是，我们的问题就转化为，在约束条件为 Var U 1和 Var V 1 下，寻找非零常数向量 a 和 b 使得相关系数Corr U V a ′ ∑ 12 b 达到最大。 根据数学分析中条件极值的求法，引入拉格朗日（Lagrange）乘数，问题则转化为，求 λ ν φ a b a ′ ∑ 12 b 2 a′∑ 11 a 1 2 b′∑ 11 b 1 的极大值点，其中 λ ν 是拉格朗日乘数。
由极值的必要条件，需求 φ 对 a 和 b 的偏导数，并令其等于零，得到的极值条件为： φ a ∑12 b λ ∑11 a 0 φ ∑ a ν ∑ b 0 b 21 22 将分别以 a ′ 和 b ′ 左乘上式，得 a ′ ∑12 b λa ′∑11 a λ b′ ∑ 21 a νb′∑22 b ν又因为 a ′ ∑12 b′ b ′ ∑ 12 a， 故 λ ν a′ ∑ 12 bρ ， 说明， λ 的值就是线性组合 U 和 V 之间的相关系数。
因此上述方程可写成： λ ∑11 a ∑12 b 0 ∑ 21 a λ ∑22 b 0 为求解方程，先以 ∑ ∑12 1 22 左乘以上述第二式，并将第一式代入，得 ∑ 12 ∑ 1 ∑ 21 λ2 ∑11 a 0 22 同理，将 ∑ ∑ 21 1 11 左乘以上述第一式，并将第二式代入，得 ∑ 21 ∑ 111 ∑ 12 λ2 ∑22 b 0 将上边两式分别左乘以 ∑ 1 11 和 ∑ 1 22 ，得 ∑ 1 11 ∑ ∑ ∑ 12 1 22 21 λ2 a0 ∑1 ∑ 21 ∑ 11 ∑ 12 λ2 b 0 22 1 令 A ∑ ∑ ∑ ∑ 1 11 12 1 22 21 B ∑ ∑ ∑ ∑ 1 22 21 1 11 12 则得 Aa λ a 2 Bb λ2 b 说明， λ 既是矩阵 A ，同时也是矩阵 B 的特征值，同时也表明，相应的 a 与 b 分别是 2特征值 λ 的特征向量。 2 而且，根据证明，矩阵 A 和 B 的特征值还具有以下的性质：
（1）矩阵 A 和 B 有相同的非零特征值，且相等的非零特征值的数目就等于 p 。
（2）矩阵 A 和 B 的特征值非负。
（3）矩阵 A 和 B 的全部特征值均在 0 和 1 之间。 根据前边，我们知道，λ ν a ′ ∑12 b ρ ，所以 λ 为其典型变量 U 和 V 之间的简单相关系数。 又由于要求其相关系数达到最大按习惯考虑为正相关，所以取矩阵 A 或 B 的最大特征值λ1 的平方根 λ1 。
作为相关系数，同时由特征值λ1 所对应的两个特征向量 a 2 2 1 1 和b 有： U 1 a ′ 1 X 和 V1 b′ 1Y这就是所要选取的第一对线性组合，也即第一对典型变量，它们在所有的线性组合 U 和 V 中具有有最大的相关系数λ1 。 若求出矩阵 A 或 B 的 p 个非零特征根（ p 是矩阵 ∑12 的秩，这里实际上 p q ） ，设为 λ1 ≥ λ2 ≥ L ≥ λ2 ≥ 0 2 2 p 1 2 相应的特征向量是与 a a L a k 和 b 1 b 2 L b k ，则可得 k 对线性组合： U 1 a11 X 1 a 21 X 2 L a p1 X p 2 2 2 U 2 a1 X 1 a 2 X 2 L a p X p M k k U p a1 X 1 a 2 X 2 L a pk X p 和 V1 b11Y1 b21Y2 L bq1Yq 2 2 2 V2 b1 Y1 b2 Y2 L bq Yq M k k V p b1 Y1 b2 Y2 L bqk Yq 它们的相关系数为 λ1 ≥ λ 2 ≥
典型相关性分析的步骤
典型相关性分析的步骤如下：
数据的分布有假设：两组数据服从联合正态分布。
首先要对两组变量的相关性进行检验（构造似然比统计量 ）。
确定典型相关变量的个数（直接看典型相关系数对应的P值即可）
利用标准化后的典型相关变量分析问题。
进行典型载荷分析。
典型相关性分析条件：
为了研究两组变量量X= (X1, ...,Xn) 和Y= (Y1, ...,Ym) 之间的相关关系，采用类似于主成分分析的方法，在两组变量中，分别选取若干有代表性的变量组成有代表性的综合指标，通过研究这两组综合指标之间的相关关系，来代替这两组变量间的相关关系，这些综合指标称为典型变量。
典型相关分析最早哈罗德·霍特林首次引入。他所提出的方法于 1936 年在《生物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》经过多年的应用及发展，逐渐达到完善，在 70 年代臻于成熟。
由于典型相关分析涉及较大量的矩阵计算， 其方法的应用在早期曾受到相当的限制。但随着当代计算机技术及其软件的迅速发展，弥补了应用典型相关分析中的困难，因此它的应用开始走向普及化。 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计分析方法。
vrio模型 vrio模型分析案例
今天琪琪来给大家分享一些关于vrio模型分析案例方面的知识吧，希望大家会喜欢哦
vrio模型 vrio模型分析案例
1、 面试你的竞争力是什么 你知道面试你的竞争力是什么吗？你是否经历过被面试官问起你的优势是什么，面试官说的优势其实是你的竞争力是什么，其实竞争力通俗点说就是我有你没有，我行你不行。
2、下面让我分享一篇关于面试你的竞争力是什么吧。
3、 面试你的竞争力是什么1 核心竞争力的4大特点 不管对于员工还是对于公司，核心竞争力是他们存在的最大理由。
4、 杰恩·巴尼在《从内部寻求竞争优势》中，提出了VRIO模型。
5、 所谓VRIO模型，就是价值（value)、稀缺性（rarity）、难以模仿性（inimitability)和组织（organization）模型。
6、 有价值（Value）：企业的资源和能力能否增加价值？ 稀缺性（Rarity）：有多少竞争企业获得了这些有价值的资源和能力？ 难以模仿（Inimitability）：未获得这些资源和能力的企业会否出现劣势？ 组织（Organization）：企业是否被组织起来，充分开发和利用它的资源和能力？ 如果你读不懂，不妨将以上4个问题中的“企业”换成“个人”，就能充分理解了。
7、 简单来说，核心竞争力就是一个人有价值的资源和能力。
8、 也就是——“闪光点”。
9、 别人不能做的你能做，你能做的别人做不了； 别人能做的，你也能做，而且做得更好。
10、 打比方说，有些程序员一辈子只会用同一套编程，而你却找到了其中的精髓，不断精进、 创新与提高。
11、 同为业务员，别人依赖老客户签单，你却不断找到新客户，每一笔订单都给公司赚很多。
12、 核心竞争力是指你相对于竞争对手所具备的'优势，以及核心能力的差异。
13、 它不是一种能力，而是综合能力的组合，是真正能为企业创造价值的能力。
14、 面试你的竞争力是什么2 首先要认清猎头是“服务行业” 相当一部分猎头的从业理念是，“帮企业找到合适的人，而不是帮候选人找到合适的工作”，甚至再粗浅一些，“帮企业找到人，让候选人跳槽”。
15、至于合适不合适，让企业自己去判断好了，我只负责挖人、推人。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。
fmea案例(fmea案例分析实例)
最好的FMEA实例。
呵呵, 外资公司FMEA 主要就是为了杜绝人为原因造成的风险，如果只是用卡片作Pokayoke,结果还是需要使用工人来放错，如果员工真的有责任心的话，光靠他们的经验防错足矣，另外人员的二次判断作为失效模式的改进，从FMEA工具的角度，分数是不变的。
fmea案例(fmea案例分析实例)
什么是FMEA/FMEA案例？
FMEA（Failure Mode and Effects Analysis,简记为FMEA），中文名故障模式影响分析。是分析系统中每一产品所有可能产生的故障模式及其对系统造成的所有可能影响,并按每一个故障模式的严重程度,检测难易程度以及发生频度予以分类的一种归纳分析方法。
FMEA案例：是使用FMEA方法进行具体分析的典型。
给你一个FMEA分析案例的地址：
参考文献：
求助 物流FMEA怎么做啊，有木有案例啊
frankeywang 发表于 2013-1-5 13:43 楼主，物流FMEA重点在流动中的防护，还有损耗，存放条件导致的失效过期，运输配送交期控制，交付错误等等。 ...从来也木有做过物流FMEA，网上也没有案例。里面的内容大致知道一点，但是就像找一个实际的案例参看一下
失效模式和效果分析（Potential Failure Mode and Effects Analysis，FMEA）
质量应当强调以预防为主，在产品设计时就努力降低不合格品的可能性。质量前移的一个重要工具是失效模式和效果分析（Potential Failure Mode and Effects Analysis，FMEA）。FMEA最早是出自美国国家宇航局的一套分析模式，是一种非常实用的解决问题方法，目前世界许多汽车和电子制造商都已经采用这种模式进行设计和生产过程的管理和监控。事实上，它可适用于许多工程领域。通过实行FMEA，可在产品设计或生产工艺真正实现之前发现产品的弱点，可在原形样机阶段或在大批量生产之前确定产品缺陷。
作为一种风险评估工具，FMEA被认为是一种识别失效潜在后果的严重度以及为减轻测量和减轻风险提供输入的一种方法。在许多应用中，FMEA也包含了失效要因发生可能性和导致的后果的评估，失效发生的可能性的降低将提高产品或过程的可靠性。
FMEA的结构和形式
典型的FMEA的构成包括：
功能、要求和产品的可交付性或需要分析的过程；
当功能要求不符时的失效模式；
后果和失效模式的结果；
失效模式的潜在要因；
对所述失效模式的要因的措施和控制；和
预防失效模式发生的措施。
FMEA开发是一个跨部门活动，影响整个产品的实现过程，它的执行需要很好的策划才能充分有效。这个过程需要相当多的时间和资源做支撑，在任何企业FMEA都是一个重要的活动，需要得到高层管理的支持。
FMEA是管理风险和支持持续改进的一个整体，因此FMEA是产品和过程开发的关键部分。FMEA主要包括设计DFMEA及过程PFMEA。
DFMEA通过以下几个方面降低风险、支持设计过程：
有助于对功能要求和设计方案进行客观评价；
对制造、装配、服务和回收要求的最初设计进行评价；
在设计/开发过程中，考虑潜在失效模式极其对系统和产品运行的影响；
为全面、有效的设计、开发和项目确认的策划提供更多的信息；
根据潜在失效模式对顾客的影响，对其进行分级列表，进而建立一套设计改进、开发和验证试验/分析的优先系统；
为建议和跟踪降低风险的措施，提供一个公开的讨论形式；
为将来阐述售后市场服务情况、评价设计更改及开发新产品的设计提供经验。
DFMEA是一份动态的文件，应开始于设计概念定案前。在更改发生时或产品开发阶段获得补充信息时进行更新，完成于生产设计放行前，最终成为未来重新设计时的经验来源。
PFMEA通过以下方式减少风险支持制造过程开发：
识别和评价过程功能和要求；
识别和评价潜在产品和过程相关的失效模式以及潜在失效对过程和顾客造成的后果；
识别潜在制造或装配过程要因；
识别聚焦于降低发生率或提高探测失效情况的过程控制中的过程变量；
确保纠正/预防措施和控制的优先系统的建立。
PFMEA也是一份动态的文件，在可行性研究阶段之前或期间启动，对于单纯生产来说在工装之前启动。其范围从个别的零部件到装配所有制造运作，包括工厂内的所有能影响制造和装配运作的过程，如材料的航运、接受、运输，仓储、搬运或标识，对过程进行评审和分析以预见、解决或监视在制造策划阶段的潜在问题点。
FMEA分析不应该只看做是一个单一的事件，而是完善产品和过程开发的长期任务，以确保潜在失效得以评估，措施得以采取，从而降低风险。FMEA的关键是从过去获取所需知识并能为当前和未来服务，应用PDCA保持并持续改进，从过去类似的产品和过程设计进行分析，应用于下个项目，不断积累。
FMEA的开发完成并不是最终目标，没有适当的跟进及积极有效的预防/纠正措施，其价值是有限的。动态性的意义是FMEA一直反映最新的水准以及最新的措施，包括那些在生产中发生的情况。需要应用各种手段，例如记录、评审和控制计划等，以确保措施得以实施。
FMEA开发方法
开发FMEA的方法包括：
不符合期望的潜在产品或过程失效
潜在结果
失效模式的潜在要因
现有控制的应用
风险的级别
降低风险
FMEA开发过程中包含着一些共同的要素：
确定小组：FMEA的开发是一个跨功能小组的职责，小组成员应具备FMEA过程的知识，还应包含相关专业的设备人员和工艺人员。
确定范围：根据所开发FMEA的类型来确定包含的内容，即系统、子系统或部件。
确定顾客：FMEA过程中有4个主要的顾客要予以考虑：终端顾客：使用产品的人员或组织；安装和制造；供应链厂商及法规。这些顾客的知识和要求有助于更充分地确定功能、要求和规范。
识别功能、要求和规范：识别和理解与已确定范围相关的功能、要求和规范。这个活动的目的是阐明项目设计意图或过程目的，这有助于确定每一个属性或功能的潜在失效模式。
识别潜在失效模式：对失效的简明易懂的定义，技术性术语的描述。
识别潜在后果：失效的后果或影响应根据顾客可能发现或经历的情况来描述，潜在后果的确定包括失效的结果或这些后果的严重性分析。
识别潜在要因：失效的潜在要因应按失效为何发生的迹象来确定，按照可纠正或可控制的情形来描述。失效的潜在要因可能是设计弱点的一种迹象，其后果是失效模式。用细节识别失效模式的每一个根本要因，相对应的控制和措施计划也要得到验证。
识别控制：控制是预防或探测失效要因或失效模式的活动。在开发控制时识别什么是错的、为什么以及如何测量或预防，并应用于产品设计或制造过程中。
识别和评估风险：FMEA过程的最重要步骤之一是评价风险。风险用三种方法来评价，严重度、发生率和探测度。严重度评估失效对顾客产生影响，发生率是失效的要因可能发生的频繁程度，探测度是对产品或过程控制失效要因或失效模式的探测程度。
建议措施和结果：阐述降低严重度、发生率和探测度的建议和措施。
计算风险优先数RPN及实施
FMEA的最核心要素是风险优先系数（risk priority number， RPN），它是事件发生的频率、严重程度和检测等级三者乘积：
RPN = 严重度（S）× 发生率（O） ×检测度 （D）
RPN用来衡量可能的工艺缺陷，以便采取可能的预防措施减少关键的工艺变化，使工艺更加可靠。对于工艺的矫正首先应集中在那些最受关注和风险程度最高的环节。RPN值范围从1到1000，最坏的情况是1000，最好的情况是1。
严重程度是评估可能的失效模式对于产品的影响，10为最严重，1为没有影响。事件发生的频率要记录特定的失效原因和机理多长时间发生一次以及发生的几率，如果为10，则表示几乎肯定要发生。检测等级是评估所提出的工艺控制检测失效模式的几率，列为10表示不能检测，1表示已经通过目前工艺控制的缺陷检测。
确定从何处着手的最好方式是利用RPN的Pareto图，筛选那些累积等级远低于80%的项目，提出解决方案以及完成日期，以降低一个或多个等级。对一些严重问题要时常考虑拯救方案，诸如失效模式影响具有风险等级9或10、失效模式/原因事件发生以及严重程度很高、很高的RPN值等等。在所有的拯救措施有效实施之后，允许有一个稳定时期，然后再对RPN进行重新评估。
一旦小组完成了最初的失效模式和后果、要因以及控制的识别、RPN的排序，下一步必须确定是否需要采取措施来减少风险。由于在资源、时间、技术和其他因素方面的内在限制，小组必须选择如何优先这些措施。小组的最初焦点应定位于严重度最高等级的失效模式。当严重度等级为9或10时，小组必须制定设计控制或建议措施。对于严重度等级为8以下的失效模式，小组应考虑最高发生率或探测度的要因，确定方法，将风险降低措施排序最优化。
对PMEA实施认识
在产品外包、外协和采购活动中，企业基本上已经认识到供应商选择、评估的重要性。《2014年中国采购发展报告》显示，59.9%企业表示在本企业产品采购中建立了供应商选择流程和评估工具，但在具体选择中还是仅仅依赖于供应商的资质、规模、实力等外在指标，对产品质量则依赖于来料检验。只有24.6%企业在设计中使用FMEA，但只有8.6%企业要求并同供应商共同完成FMEA。
质量专家和世界级的企业在不断追求、创造着更多质量工具，为各种环境下的质量问题提供解决方案，全面质量管理在企业中得到应用的一个标志是各种质量工具的使用深度和广度及其效果。早在三十多年前，质量大师戴明就曾批评许多企业依赖检验来控制质量，根据价格选择供应商，但是至今这种企业还是遍地开花，比比皆是，而社会的认识也仅限于此。今年引起社会巨大反响的几个供应商质量案例就能解释这一现象，阿斯顿马丁的汽车召回事件披露时，当人们得知这家英国豪车品牌的跑车零部件来自中国东莞的一家不知名的小微企业时，都惊呆了。而媒体也跟着起哄，“世界顶级跑车的零件怎么会出自中国东莞，供应商为什么是个不知名的小企业”，而后再质问：“来料检验是如何做的？”
随后爆出麦当劳的供应商上海“福喜”鸡肉过期及质量问题，人们又惊讶“大公司也干这种勾当吗？”，很快忘记了前一个案例中指责小供应商的余音犹在呢。每当供应商产品出现质量问题时，首当其冲的就是来料检验，福喜更换了保质期，瞒过客户的来料检验，质问则是 “来料检验为什么不加严？”
如果追溯上面的两个案例，在供应商管理中，主导企业在产品中用了哪些质量工具？对产品生产过程的质量点、控制点是否进行了分析？有没有进行风险评估和分析？无数的案例证明，仅仅依赖于来料检验，不可能实现“将不合格品挡在大门之外”，仅仅依赖供应商的资质、规模也不是最安全的方法。不能将“大企业”和“高质量”划为等号，也不能将小企业武断地纳入“低质量”的范畴。
即使许多企业的质量工具被要求必须使用，但不少仅仅流于形式，特别是对FMEA的使用仅限于填写一张表格提交给客户交差，究其原因是因为使用者对工具的知识理解不深入，对产品特性没有深刻的了解。另一方面，做了FMEA，在设计过程中将质量隐患解决了，只能反映出投入，而没有显现的收益，而来料检验则可以通过检验出多少不合格品更具有成就感。FMEA是质量预防性活动，预防的投入可以计算，产生的效益则没有财务报表的数据来衡量，由此造成FMEA的投入不足。
事实上，我们有很多应用FMEA的优秀范例。在汽车行业，供应商提交FMEA的报告已成为常态，过去只有外国品牌才会这么做，而现在则覆盖了整个汽车制造业，特别是包括了零部件在内的整个供应链。而在其他行业，FMEA的应用也越来越被工程师和管理者接受，国内的几大品牌手机、电脑企业几乎都在使用FMEA，航天、军工企业也都将“加强检验，严控质量”转移到预防为主，而预防也从过去的口号转化为具体工具的应用。除FMEA以外，还有些预防的质量工具，例如统计过程控制（SPC，StatisticalProcess Control）、测量系统分析（MSA，Measure System Analyse）、产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）、生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）、质量功能展开、价值分析/价值工程、防错防呆等，全面的应用构建了质量预防体系的大厦。各种质量工具在企业的普及和技能的提高还有很长的路要走，但越来越多的管理者看到了它的重要性，并愿意为之而努力，而“中国创造”也要求有质量工具的支撑，因而有理由相信，未来使用FMEA的企业会越来越多，越来越好。
FMEA怎么解决品质问题？
第一要素：风险量化评估
风险量化评估是指，在风险事件发生之前或之后，该事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失的可能性进行量化评估的工作。
也是最重要的要素，后面两个要素都是围绕此要素进行。
量化的指标包括 严重度（Severity）即风险的严重程度、频度（Ocurrance）即风险发生的频次，多久发生一次、不易探测度（Detection）即风险是否可以通过机器设备提前识知晓，三个维度。
第二要素： 列出原因
例如：原材料表面生锈，严重度是7，主要原因是原材料包装不完善，储存时间过长。
第三要素： 寻找预防/改善措施。
原因找到了，就需要进行改善和预防了，案例给出的措施就是：
在与供应商的协议内确定包装标准
制定外观的包装检验规程
对来料的人员进行包装检查的培训建立看板方法
观《王怀忠的两面人生》有感
最近，我区为增强全区党员干部拒腐防变意识，在全区范围内开展警示教育月活动。今天，办公室召集全办人员观看题为《王怀忠的两面人生》的专题片，进行党风廉政教育。
银幕上，一个大约50多岁的男人双手掩面在哭泣，随之，“扑通”一声趴在地上，以头叩地，颤抖着声音说：“我愿意认罪，我愿意认罪，请求组织饶我一命……” 这位喊饶命的“男主角”就是大家熟悉的阜阳市委前书记、安徽省原副省长王怀忠。
穷苦出身、发奋努力、事业成功、腐败堕落，这是当今许多贪官的人生轨迹，王怀忠也系此类。今年56岁的王怀忠，是从最基层干起，一步步走上来的领导干部。王怀忠属60年代回乡青年，自幼丧父，家境贫寒，幼年和少年时代是在贫苦中度过的，靠着乡邻帮助读完了初中。他早年曾当过生产队记工员，年纪轻轻就当上大队党支部书记、公社团委书记。后来担任乡镇长、乡镇党委书记，一步步从基层走上来。1993年，他当上阜阳地委副书记、行署专员后，两年之内就升任地委书记。次年撤地改市，成为市委书记。三年之后，又当上了安徽省的副省长。
然而，当王怀忠在阜阳大权独揽，威信陡增之后，个人私欲也急剧膨胀。围着王怀忠身边转的人多了，他们是王休闲时的伙伴，他们开设的饭店酒廊，也成为王怀忠经常光顾的场所，声色犬马，一应俱全。
据检察机关指控，１９９４年９月至２００１年３月间，王怀忠利用职务便利，为有关单位和个人谋取利益，非法收受７人或单位送的人民币２３６万元，澳币１万元（折合人民币６．１万元），索取４人或单位人民币２７５万元，共计折合人民币５１７．１万元，情节特别严重，其行为构成受贿罪；经查实王怀忠家庭总财产达９４１万余元，除去受贿所得及正常收入８８．１万元，王怀忠还对其拥有的价值人民币４８０．５８万元巨额财产不能说明合法来源，其行为构成巨额财产来源不明罪。
这一系列触目惊心的数字，不禁使人感慨万千。近年来，从中央到地方都高度重视反腐工作，查办案件的力度持续加大，但是，一些消极腐败现象仍在滋生蔓延。究其原因，一个带有普遍性的问题就是对领导干部行政行为的监督制约机制还比较薄弱。这个问题不解决，腐败问题很容易纠而复生，反腐败工作很难向深层次推进。完善对领导干部及其行政行为的监督制约机制刻不容缓。
一是要严格规范领导干部的交际行为。现在，领导干部的外界交往，多数活动是正当的、积极的，但把握不好就会产生负面影响。特别是一些掌握实权的领导干部，如果交往过多、过滥，就容易遭“糖衣炮弹”的袭击，发生权钱交易等问题。因此，领导干部交友一定要慎重，同什么人交往，交往到什么程度，要把握好分寸，讲制度的落实。当前，从中央到地方，都制定了一系列关于领导干部廉洁从政的制度和规定。但是，总的来看，落实情况还不够好，有章不循、守章不严、违纪不纠的现象时有发生，削弱了制度的约束力和权威性。解决这个问题，首先要从领导干部抓起。要通过领导干部的带头作用，形成落实制度的强大推动力。要加强检查督促，严格执行纪律。制度出台一项，就要落实一项，见效一项。对有章不循，违反制度的，要抓住典型，严肃处理。要严格执行党风廉政建设责任制的追究制度。
四是要加大领导干部交流轮岗的力度。实践
证明
，一个领导干部在一个地方或一个单位工作的时间久了，社会关系就多了，就会产生错综复杂的关系网，一些不正常的关系就会成为腐败现象滋长和蔓延的条件。因此，要切实加大对领导干部交流轮岗的力度。此外，还要推行竞争上岗制度，使人才脱颖而出。五是要充分发挥群众对领导干部的监督作用。毛泽东同志曾指出：“只有让人民来监督政府，政府才不敢松懈。只有人人起来负责，才不会人亡政息。”他指出的这条民主治腐的路子，其实质是发挥人民群众的监督作用，动员人民群众广泛积极参与监督。因此，一方面，领导干部要树立“群众是真正的英雄”的观点，要有很强的自觉接受干部群众监督的意识，善纳群言，主动让下级党组织和干部群众来“管”自己。另一方面，要增强广大干部群众行使监督权利的观念，主动通过正常途径和渠道，向上级领导干部提出批评和建议。
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