109–2 心理系高年級選修
課程評價：心理學數理方法
授課教師
- 徐永豐
課程大綱
- Probability, random variables
- Distributions, expectation & variance
- Estimators, Maximum likelihood
- MLE
- Theory of signal detectability
- Advanced threshold and signal-detection models
- Multinomial models
- Threshold model applications (memory)
- Luce’s choice axiom
- Reinforcement learning
- Threshold theory vs. SDT (ROCs in recognition memory)
- Modeling preference measurement and preference change
上課用書
- 無，老師會放文章或書本章節當課程教材。
上課方式
前幾週主要是老師上課，後來都是由同學報告指定的 book chapter 或 paper。每個人每學期至少要報告兩次。當然，在報告過程中也可以隨時發問，並且老師有時也會針對同學的報告內容，再行補充（常常補充得意猶未盡）。
評分方式
- 作業 30%
- 期末報告 40%
- 口頭報告和課堂參與 30%
（給分我覺得偏甜，我期末報告覺得寫得偏爛QQ）
考題型式、作業方式
這學期沒考試。作業都是寫一點 R，做一些估計係數或假設檢定的工作後期因為都是報 paper，所以都以在 ceiba 上發問兩個問題為作業。
其他
需要初統基礎，雖然有先修規定，但會全簽，並不是硬性規定。像我也沒修心理實驗法。
總結
我本系不是心理系，心理系的修課也僅止於普心和神生，或者一些雜課，對心理學的認識有限，但我還是覺得學到不少。雖然這門課看起來有點怪，也沒什麼人在上，但能感受到老師對這個領域的熱情。事實上，老師的研究領域在國內也沒什麼人，也許他其實覺得偏孤單（？）。
老師上課時有時也會說自己對心理學的看法。如果來上老師的課，應該能對心理學改觀，也許能有一種「欸原來心理學其實也能是這樣」的感覺。
回歸正題，這門課本身像是數學心理學的導論課，簡單瀏覽一下數學心理學的概念與在各個心理學領域的應用。我自己本身是學社科的，說實話記憶、知覺什麼的不是很有感，但 reinforcement learning、Luce’s choice axiom 或者 modeling preference change 的週次就覺得頗有趣。心理學和經濟學的交叉領域看似就是實驗經濟學、神經經濟學等，但如果來上這門課也會發現，哇其實不只如此。
例如 Luce’s choice axiom 的那週，也提到了許多經濟學家，他們也參與在這個公理的討論中，或者直接間接的受到啟發。在這種討論中，慢慢體會到數學心理學家理解「偏好」、「選擇」的方式與經濟學家的異同（但也很有意思）。或者 modeling preference change 那週，實證資料以總統大選的 panel data 為例，我也覺得頗有趣（雖然我也搞不太懂很多細節）。總之是心理系的課，但有些性質也頗像社科院的課，而不是大眾所認知的一堆神經、腦影像的那種心理學課程。
其實我不算非常用功的學生，本身還蠻怠惰，所以也想提醒想修課的同學，這門課指定的閱讀數量不算少，如果沒先讀文章的話，當場聽同學報告可能會聽不太懂（這就是我的痛）。
