※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：109-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
徐永豐
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
心理系選修 2學分
δ 課程大概內容
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
一開始主要是在講一些機率和統計的內容，之後逐一介紹一些比較經典的心理學數理模型
像是各種閾值理論和信號偵測理論等等。之後和開始有一些選擇行為和偏好的數理模型
，包含Luce Choice Axiom、Simlarity Choice Model、Preference change等，然後有關
於用在Iowa Gambling task 的各種 Reinforcement learning model
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★ 我覺得很值得
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
老師會給pdf，大多是論文，有些是book chaptor
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
開始主要是老師上課，大概前三周，後面是同學認領論文或是book chapter報告。老師會
在上課時適時補充，同學報告完如果有時間他也會講別的補充內容。上課風格很輕鬆，人
很好，沒什麼壓力，對心理系學生抱有很大的期許，偶而會有一些對於系上風氣、課程
內容和教學的一些看法。這次上課是傍晚5:30 - 19:15，中間不會下課，但是隨時要離開
教室都可以。常常晚上課和晚下課，晚上課是因為老師都會等同學都到才開始上課，通常
會拖個10-20分鐘，不過老師會在期中期末放假，也不錯。
我覺得上課只有2學分有點可惜，如果多點時間可以講的內容會更詳細一點。而且因為講的
內容頗多，感覺還來不及學好就換主題了QQ。只聽同學報告可能會聽不太懂所以要先看論
文，但是有時候一個禮拜報兩三篇，就沒辦法看那麼多，聽別人報的時候就有點跟不上。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
作業 30%
期末報告 40%
口頭報告和課堂參與 30%
不知道甜不甜，但應該不差啦
ρ 考題型式、作業方式
沒考試，不過這不一定，因為老師讓我們決定要考試還是報告。
作業的話是R的作業，通常是要模擬和建立模型和估參數、模型比較等等。
學期後半要對每個禮拜的報告事先在ceiba上問問題
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
應該滿重出席率的啦，這學期幾乎每個人都全勤，而且老師也會等到大家
都到了才開始上課。加簽的話全簽。
這門課有先修規定，心統(初統)、心理實驗法上下，不過沒差啦都可以加簽。
基礎的話，初統，然後稍微對心理學實驗有點概念就可以了。
Ψ 總結
這門課上次有人寫心得是剛好10年之前XD，然後他寫的滿好的可以去看他的，上課型式都
差不多。這門課主要討論了心理學中的數理模型和一些數理方法，和大概了解數理心理學(
Mathemetical Psychology)在幹嘛，老師說他沒有要把這門課叫做數理心理學的原因好像
是因為會這門課沒有講到太深，我覺得可以當作見見世面用啦。我猜很多人都覺得心理學
如果用到數學的話就是統計，我想在心理系大多數的課通常是只有統計沒錯，通常我們說
的計量心理學或量化心理學(Quantitative Psychology)會包含心理計量(psychometrics)
和數理心理學，心理計量的話通常著重在心理變項的測量上面以及一些資料的模型。老師
很強調這點因為他覺得很多學生的想法都太狹隘了，都覺得計量心理學就是統計的東西。
這門課比較偏向數理心理學，主要是針對心理歷程和一些選擇行為做模型。如果想大致了
解數理心理學可以來修這門課，系上其他課應該都學不太不到，所以還滿值得的。學到的
東西也都滿實用的，包含模型的設計、參數的估計、模型比較等等。而且作業會用到R實際
操作這些過程，而且有真的在從資料中知道什麼的感覺，比起用R跑統計的時候來說好玩多
了。
我在修這堂課的時候也有修心理實驗法，黃從仁老師介紹了關於複製危機、心理學使用的
分析方法、理論建構上的一些問題，其中關於理論的部分講到大部分心理學理論的詮釋太
彈性，造成不可否證性，其中剛好也有一張投影片是在說心理學被提及次數最高的理論，
前兩名分別是是信號偵測理論和展望理論，這兩個理論都剛好有數理模型。我覺得是因為
如果有數理模型，才會有明確的預測，實用性和驗證性也比較高。老師有說到 "All mode
ls are wrong, but some are useful"，這些理論只是對於資料的詮釋。所以我覺得重點
不在於學習理論的本身，而在理論能告訴我們什麼可能性，從資料中可以看出什麼東西，
一個好的實驗方法也很重要，這些實驗獲得的資料進而被模型解釋。
如果是數理模型的話，我們可以透過模型參數的心理學意義和實驗來更了解人的心智歷程
和行為，進一步驗證、修正假設等等。以信號偵測作業為例，可以使用閾值理論或是信號
偵測理論來解釋資料，而這兩個理論對於心智歷程的假設很不一樣，一個是假設心理狀態
的改變是全有全無的，一個假設人的心中存在一個連續的心理變項。這兩個理論沒有對錯
之分，他們都提供了對於心理歷程的一種解釋。
心理學數理方法這門課就是在介紹心理學研究和數理模型之間的結合，以變數來表示心理
歷程或是狀態，並以實驗來驗證假設和模型，了解這些變數在不同條件下是如何影響作業
表現等等。舉一個例子，在針對Iowa Gambling Task 的Reinforcement learning model上
，可以對病患和一般人不同的作業表現，使用這些模型來推測可能是哪個認知階段或是成
份出問題，和一般人差在哪裡，或是病患的某個能力有缺陷，導致在模型中的某個參數和
別人不一樣。
當然很多還有很多模型是跟心理歷程比較無關的啦，像是Luce Choice Axiom和關於偏好的
模型，但是我覺得我這些沒有弄得很懂所以就算了。我還有一大堆不知道的東西。
以上都是我自己的想法，可能有錯，可以糾正我一下，因為有些地方寫的有點心虛ㄏㄏ。
我想說寫詳細一點可能比較有可能吸引人來修吧，因為有些地方我覺得真的滿神奇的。
這門課都好像3.4年才會開一次，可能也是因為修的人很少，我看上一次的心得也是10個人?
這篇文章有1000p欸