※ 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： 110-1 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 林桢家 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) 地理系大硕合开/城乡所选修 δ 课程大概内容 (1) Introduction (领域介绍、课程教案) ‧Overview, syllabus (2) Fundamentals of transport systems (运输系统导论) ‧Transportation and geography ‧Road systems ‧Rail systems & urban public transport systems ‧Water systems & air systems (3) Methods for transport data analysis (运输资料分析方法) ‧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 (运输地理议题) Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 不排斥每周例行性读文献： ★★★★★ 对交通运输有兴趣： ★★★★★ 想了解量性研究： ★★★★★ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 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. 但基本上不会用到，纯粹参考用 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 这门课算小班的选修课，每年上学期都会开，人数上限15人，历年 修课人数大概都10人左右。前几周老师会针对运输系统做导论式的 介绍，包括公路、铁路、空运、水运几个主题，大致是运具的特性到规划、营运管理这些 面向。 之後都是教运输资料的分析方法，进度编排是依照不同的主题和模型一一做介绍，每周都 会有1-2个模式要学，特别是线性回归和罗吉特回归两大主题。老师会花蛮多时间讲公式 的推导和统计上的概念，但毕竟不是数理统计，老师不会要求大家记住所有细节，而是注 重大 家要理解模型的意义和可以用在什麽地方。因此虽然每个模型都不简单，但操作上R语言 都 有对应的套件，上课也都会讲，只要知道基本流程和观念其实就足以应付作业。 这门课前两节是lecture，第三节每周会安排同学对指定文献进行15分钟的导读，之後会 针对内容和延伸的议题进行讨论。文献都是用到该次上课所讲的模式的相关研究，且大部 分是local的实证研究，例如这学期有交通可及性与社会排除、交通对缙绅化的影响、建 成环境与儿童旅运行为。所以在讨论过程中大家会提出很多对现象的观察，老师也会藉此 说明学界会怎麽处理这些议题，以及研究时要注意的事，因此可说是整堂课收获最多的部 分。 另外整学期会有3次报告，表定3-5人一组，前後是连贯的。第一次是针对某地区的运输议 题进行介绍，第二次要发想出一个完整的proposal，第三次期末时则要产出一个完整的研 究成果。因为要结合上课所学实际设计出模型来做分析，必须要充分讨论跟花时间处理资 料，对於初次接触量性研究的人是个挑战。 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 议题讨论心得：共10次，占35% 每周都有指定阅读的文献，大概10-20左右的英文，每周都会有同学负责导读，每个人都 会轮到，占成绩5%。课堂讨论後隔周每个人都必须缴交共2页的文献摘要和心得，共10次 占成绩30%。老师会认真看并给回馈因此心得要具体且深入，否则分数不会高。 作业：共3次，占20% 就是实际练习操作上课教的模式，并对分析结果进行讨论。基本上上课有好好做笔记，然 後熟悉R语言的话都不会太难，但老师会看得很仔细而且占分不少，所以概念和过程要写 很清楚。 团体书面报告：共3次，占35% 就3次报告内容的书面，分别是10页、10页、15页以内，占分也是10%、10%、15%。 平时表现：占10% 每次议题讨论或报告提问若有发言都会加分。 没有任何考试，整题而言紮实甜，分数完全操之在己。基本上如果作业都有交也有认真做 完该做的，成绩应该都不差。 ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 虽然地理系的课都不挡修但这门课会有极多公式推导，整个内容都是建立在统计学的概念 之上，因此强烈建议要有修过统计课，不然一进到运输资料分析可能完全不知道上课在干 嘛。 另外作业的资料处理虽然老师没有限定要用什麽软体（只会Excel也行），但老师的简报 是 用R也会给套件和code，会R相对轻松很多。用其他软体就得自己找套件和写code，也不见 得 有人能问。 Ψ 总结 这门课要做的事情很多，且知识密度很高，每周都必须花时间去读文献和写心得 ，可说是非常紮实，要修要有心理准备。不过如果好好跟着安排走完，这门课的成效会非 常好，做为一门导论课，可以让你具体理解运输地理的相关研究是怎麽进行的，尤其是读 论文跟议题讨论的环节，因为老师的选文都是很实务性质的，且长度适中，可以知道研究 一个议题时从蒐集资料、建立假说、判读指标与调整模型等等流程究竟长怎样。因此不只 是交通运输，对地理学量性研究方法有兴趣，或是学完统计後想知道如何具体应用的人， 都很推荐来修。 另外老师人很亲切，上课会分享很多事情，很鼓励同学发问也很乐意听到对课程的意见并 调整。因此是虽然硬但非常充实的一门课，学期末收获很多，必须赞叹且大推。 --

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