※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID）
（是／否／其他条件）：是
哪一学年度修课：109-2
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
徐永丰
λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关)
心理系选修 2学分
δ 课程大概内容
Introduction
Probability, random variables
Distributions, expectation & variance
Estimators, Maximum likelihood
High Threshold model, Double High Tthreshold model
Theory of signal detectability
Advanced threshold and signal detection models
Multinomial models
Threshold model application (memory)
Luce's Choice Axiom
Reinforcement learning models
Threshold theory vs. Signal detection theory in recognition memory
Modeling preference measurement and preference change
一开始主要是在讲一些机率和统计的内容，之后逐一介绍一些比较经典的心理学数理模型
像是各种阈值理论和信号侦测理论等等。之后和开始有一些选择行为和偏好的数理模型
，包含Luce Choice Axiom、Simlarity Choice Model、Preference change等，然后有关
于用在Iowa Gambling task 的各种 Reinforcement learning model
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
★★★★★ 我觉得很值得
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
老师会给pdf，大多是论文，有些是book chaptor
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
开始主要是老师上课，大概前三周，后面是同学认领论文或是book chapter报告。老师会
在上课时适时补充，同学报告完如果有时间他也会讲别的补充内容。上课风格很轻松，人
很好，没什么压力，对心理系学生抱有很大的期许，偶而会有一些对于系上风气、课程
内容和教学的一些看法。这次上课是傍晚5:30 - 19:15，中间不会下课，但是随时要离开
教室都可以。常常晚上课和晚下课，晚上课是因为老师都会等同学都到才开始上课，通常
会拖个10-20分钟，不过老师会在期中期末放假，也不错。
我觉得上课只有2学分有点可惜，如果多点时间可以讲的内容会更详细一点。而且因为讲的
内容颇多，感觉还来不及学好就换主题了QQ。只听同学报告可能会听不太懂所以要先看论
文，但是有时候一个礼拜报两三篇，就没办法看那么多，听别人报的时候就有点跟不上。
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
作业 30%
期末报告 40%
口头报告和课堂参与 30%
不知道甜不甜，但应该不差啦
ρ 考题型式、作业方式
没考试，不过这不一定，因为老师让我们决定要考试还是报告。
作业的话是R的作业，通常是要模拟和建立模型和估参数、模型比较等等。
学期后半要对每个礼拜的报告事先在ceiba上问问题
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
应该满重出席率的啦，这学期几乎每个人都全勤，而且老师也会等到大家
都到了才开始上课。加签的话全签。
这门课有先修规定，心统(初统)、心理实验法上下，不过没差啦都可以加签。
基础的话，初统，然后稍微对心理学实验有点概念就可以了。
Ψ 总结
这门课上次有人写心得是刚好10年之前XD，然后他写的满好的可以去看他的，上课型式都
差不多。这门课主要讨论了心理学中的数理模型和一些数理方法，和大概了解数理心理学(
Mathemetical Psychology)在干嘛，老师说他没有要把这门课叫做数理心理学的原因好像
是因为会这门课没有讲到太深，我觉得可以当作见见世面用啦。我猜很多人都觉得心理学
如果用到数学的话就是统计，我想在心理系大多数的课通常是只有统计没错，通常我们说
的计量心理学或量化心理学(Quantitative Psychology)会包含心理计量(psychometrics)
和数理心理学，心理计量的话通常着重在心理变项的测量上面以及一些资料的模型。老师
很强调这点因为他觉得很多学生的想法都太狭隘了，都觉得计量心理学就是统计的东西。
这门课比较偏向数理心理学，主要是针对心理历程和一些选择行为做模型。如果想大致了
解数理心理学可以来修这门课，系上其他课应该都学不太不到，所以还满值得的。学到的
东西也都满实用的，包含模型的设计、参数的估计、模型比较等等。而且作业会用到R实际
操作这些过程，而且有真的在从资料中知道什么的感觉，比起用R跑统计的时候来说好玩多
了。
我在修这堂课的时候也有修心理实验法，黄从仁老师介绍了关于复制危机、心理学使用的
分析方法、理论建构上的一些问题，其中关于理论的部分讲到大部分心理学理论的诠释太
弹性，造成不可否证性，其中刚好也有一张投影片是在说心理学被提及次数最高的理论，
前两名分别是是信号侦测理论和展望理论，这两个理论都刚好有数理模型。我觉得是因为
如果有数理模型，才会有明确的预测，实用性和验证性也比较高。老师有说到 "All mode
ls are wrong, but some are useful"，这些理论只是对于资料的诠释。所以我觉得重点
不在于学习理论的本身，而在理论能告诉我们什么可能性，从资料中可以看出什么东西，
一个好的实验方法也很重要，这些实验获得的资料进而被模型解释。
如果是数理模型的话，我们可以透过模型参数的心理学意义和实验来更了解人的心智历程
和行为，进一步验证、修正假设等等。以信号侦测作业为例，可以使用阈值理论或是信号
侦测理论来解释资料，而这两个理论对于心智历程的假设很不一样，一个是假设心理状态
的改变是全有全无的，一个假设人的心中存在一个连续的心理变项。这两个理论没有对错
之分，他们都提供了对于心理历程的一种解释。
心理学数理方法这门课就是在介绍心理学研究和数理模型之间的结合，以变量来表示心理
历程或是状态，并以实验来验证假设和模型，了解这些变量在不同条件下是如何影响作业
表现等等。举一个例子，在针对Iowa Gambling Task 的Reinforcement learning model上
，可以对病患和一般人不同的作业表现，使用这些模型来推测可能是哪个认知阶段或是成
份出问题，和一般人差在哪里，或是病患的某个能力有缺陷，导致在模型中的某个参数和
别人不一样。
当然很多还有很多模型是跟心理历程比较无关的啦，像是Luce Choice Axiom和关于偏好的
模型，但是我觉得我这些没有弄得很懂所以就算了。我还有一大堆不知道的东西。
以上都是我自己的想法，可能有错，可以纠正我一下，因为有些地方写的有点心虚ㄏㄏ。
我想说写详细一点可能比较有可能吸引人来修吧，因为有些地方我觉得真的满神奇的。
这门课都好像3.4年才会开一次，可能也是因为修的人很少，我看上一次的心得也是10个人?
这篇文章有1000p欸