※ 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：
110-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
林楨家
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)
地理系大碩合開/城鄉所選修
δ 課程大概內容
(1) Introduction (領域介紹、課程教案)
‧Overview, syllabus
(2) Fundamentals of transport systems (運輸系統導論)
‧Transportation and geography
‧Road systems
‧Rail systems & urban public transport systems
‧Water systems & air systems
(3) Methods for transport data analysis (運輸資料分析方法)
‧Transportation and geography
‧Linear regression 1
‧Linear regression 2
‧Censored/truncated regression, panel data analysis
‧Accessibility measurements
‧Discrete choice models 1, ordered models
‧Discrete choice models 2 (nested logit model, mixed logit model)
‧Count data models
‧Simultaneous equation modeling, structural equation modeling
(4) Geographies of transport (運輸地理議題)
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
不排斥每週例行性讀文獻： ★★★★★
對交通運輸有興趣： ★★★★★
想瞭解量性研究： ★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
1. Rodrigue, J.-P. (2020), The Geography of Transport Systems,
5th edition, New York: Routledge.
2. Washington, S., Karlaftis, M., Mannering, F., and Anastasopoulos,
P.(2020), Statistical and Econometric Methods for Transportation
Data Analysis, 3rd edition, CRC Press, New York, NY.
但基本上不會用到，純粹參考用
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
這門課算小班的選修課，每年上學期都會開，人數上限15人，歷年
修課人數大概都10人左右。前幾周老師會針對運輸系統做導論式的
介紹，包括公路、鐵路、空運、水運幾個主題，大致是運具的特性到規劃、營運管理這些
面向。
之後都是教運輸資料的分析方法，進度編排是依照不同的主題和模型一一做介紹，每週都
會有1-2個模式要學，特別是線性迴歸和羅吉特迴歸兩大主題。老師會花蠻多時間講公式
的推導和統計上的概念，但畢竟不是數理統計，老師不會要求大家記住所有細節，而是注
重大
家要理解模型的意義和可以用在什麼地方。因此雖然每個模型都不簡單，但操作上R語言
都
有對應的套件，上課也都會講，只要知道基本流程和觀念其實就足以應付作業。
這門課前兩節是lecture，第三節每週會安排同學對指定文獻進行15分鐘的導讀，之後會
針對內容和延伸的議題進行討論。文獻都是用到該次上課所講的模式的相關研究，且大部
分是local的實證研究，例如這學期有交通可及性與社會排除、交通對縉紳化的影響、建
成環境與兒童旅運行為。所以在討論過程中大家會提出很多對現象的觀察，老師也會藉此
說明學界會怎麼處理這些議題，以及研究時要注意的事，因此可說是整堂課收穫最多的部
分。
另外整學期會有3次報告，表定3-5人一組，前後是連貫的。第一次是針對某地區的運輸議
題進行介紹，第二次要發想出一個完整的proposal，第三次期末時則要產出一個完整的研
究成果。因為要結合上課所學實際設計出模型來做分析，必須要充分討論跟花時間處理資
料，對於初次接觸量性研究的人是個挑戰。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
議題討論心得：共10次，佔35%
每週都有指定閱讀的文獻，大概10-20左右的英文，每週都會有同學負責導讀，每個人都
會輪到，佔成績5%。課堂討論後隔週每個人都必須繳交共2頁的文獻摘要和心得，共10次
佔成績30%。老師會認真看並給回饋因此心得要具體且深入，否則分數不會高。
作業：共3次，佔20%
就是實際練習操作上課教的模式，並對分析結果進行討論。基本上上課有好好做筆記，然
後熟悉R語言的話都不會太難，但老師會看得很仔細而且佔分不少，所以概念和過程要寫
很清楚。
團體書面報告：共3次，佔35%
就3次報告內容的書面，分別是10頁、10頁、15頁以內，佔分也是10%、10%、15%。
平時表現：佔10%
每次議題討論或報告提問若有發言都會加分。
沒有任何考試，整題而言紮實甜，分數完全操之在己。基本上如果作業都有交也有認真做
完該做的，成績應該都不差。
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…)
雖然地理系的課都不擋修但這門課會有極多公式推導，整個內容都是建立在統計學的概念
之上，因此強烈建議要有修過統計課，不然一進到運輸資料分析可能完全不知道上課在幹
嘛。
另外作業的資料處理雖然老師沒有限定要用什麼軟體（只會Excel也行），但老師的簡報
是
用R也會給套件和code，會R相對輕鬆很多。用其他軟體就得自己找套件和寫code，也不見
得
有人能問。
Ψ 總結
這門課要做的事情很多，且知識密度很高，每週都必須花時間去讀文獻和寫心得
，可說是非常紮實，要修要有心理準備。不過如果好好跟著安排走完，這門課的成效會非
常好，做為一門導論課，可以讓你具體理解運輸地理的相關研究是怎麼進行的，尤其是讀
論文跟議題討論的環節，因為老師的選文都是很實務性質的，且長度適中，可以知道研究
一個議題時從蒐集資料、建立假說、判讀指標與調整模型等等流程究竟長怎樣。因此不只
是交通運輸，對地理學量性研究方法有興趣，或是學完統計後想知道如何具體應用的人，
都很推薦來修。
另外老師人很親切，上課會分享很多事情，很鼓勵同學發問也很樂意聽到對課程的意見並
調整。因此是雖然硬但非常充實的一門課，學期末收穫很多，必須讚嘆且大推。