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个人简介

戴俊毅博士现任浙江大学百人计划研究员,博士生导师。他毕业于美国印第安纳大学,获应用统计学硕士和认知心理学博士学位,毕业后赴德国马克斯普朗克人类发展研究所适应理性研究中心从事博士后研究工作。戴博士的研究综合了心理学,统计学和经济学三大学科。他通过将数学建模同行为实验相结合的方式,来探讨风险决策,跨期决策以及不确定条件下的决策的认知过程。更广泛而言,他的兴趣在于从行为经济学的视角对决策行为和心理进行探究,并将研究结果应用于现实情境,比如消费者行为和管理决策。此外,他还感兴趣于将最新的统计和计算机科学方法,比如贝叶斯统计学和机器学习应用于解决理论和应用问题。 教学与课程 本科:行为决策与助推,决策心理专题 研究生:数学心理学、贝叶斯数据分析 科研 我的研究兴趣主要集中在人类行为决策及其心理机制。通过将心理学实验,数学建模以及大数据分析相结合的方式,我希望能够深入探索现实情境下的人类决策机制,并且为提升决策质量提供指导。此外,我还对贝叶斯统计学及其在社会科学领域的应用感兴趣。 主要科研项目 认知负荷对风险跨期决策的影响机制 相关关系感知的影响因素和机制 风险与跨期决策的关联 风险跨期决策的动态心理机制 不确定条件下个体决策的数学模型 科研资助 风险跨期决策的动态心理机制 2019.01-2022.12 国家自然科学基金面上项目(批准号31872780,资助额60万) 浙江大学百人计划科研启动经费 2017.8-2023.12 (资助额50万) 不确定条件下个体决策的数学模型 2018.01-2020.12 浙江大学中央高校基本科研业务费项目(项目编号2018QNA3014,资助额30万) 招生要求 欢迎对人类决策心理和行为感兴趣的同学报考,如果同时还对数学、计算机科学或者统计学感兴趣则更好。本系报考的学生希望能对数学或者统计学有兴趣,并且愿意学习数学建模技术以及计算机编程技术。同时欢迎外系学生,尤其是数学,物理,计算机或者经管背景的学生报考。 数学心理学招生公告 我有意在学习数学、物理、统计以及计算机科学的浙江大学优秀本科生中招收数学心理学研究生(硕士或者直博生)。数学心理学是使用严格的数学工具对心理现象和机制进行定量化的描述和分析,并以此为基础,对人类的行为和心理进行精确预测和检验的一门心理学分支。我曾在美国著名数学心理学家,美国文理科学院院士Jerome Busemeyer教授的指导下学习数学心理学,并获得美国印第安纳大学认知心理学博士学位。我的主要研究课题包括人类决策的行为表现和动态心理机制以及贝叶斯数据分析方法。欢迎对心理学,尤其是人类决策心理感兴趣,并且愿意将数学知识运用于心理学研究的优秀本科生报考本人的研究生,详细信息请致信咨询。 博士后招聘公告 招收方向 决策心理学 数学心理学 大数据心理学 招收条件 学校要求:海外高校、国内著名高校或者研究所 学科要求:心理学、数学、统计学或者计算机科学 满足以上条件的优秀应届或者往届博士毕业生,请致信了解详细情况。

研究领域

决策心理学 数学心理学 行为经济学 应用统计学

近期论文

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Dai, J., Pachur, T., Pleskac, T., & Hertwig, R. (2019). What the future holds and when: A description-experience gap in intertemporal choice. Psychological Science, 30(8), 1218—1233. Dai, J., Pleskac, T., & Pachur, T. (2018). Dynamic cognitive models of intertemporal choice. Cognitive Psychology, 104, 29 – 56. Dynamic cognitive models of intertemporal choice.pdf Dai, J., Pleskac, T., & Pachur, T. (2017). A dynamic tradeoff model of intertemporal choice. Proceedings of 39th Annual Meeting of the Cognitive Science Society. 265 – 270. Dai, J. (2017). Using test of transitivity to evaluate psychological models of intertemporal choice for individuals: Reply to Scholten (2016). Decision. 4, 127—130. Dai, J. (2017). Are intertemporal preferences transitive? A Bayesian analysis of repeated individual intertemporal choices. Decision. 4. 1—24. Dai, J., Gunn, R. L., Gerst, K. R., Busemeyer, J. R., & Finn, P. R. (2016). A random utility model of delay discounting and its application to people with externalizing psychopathology. Psychological Assessment. 28, 1198—1206. Dai, J., & Busemeyer, J. R. (2016). Models of intertemporal choice. In J. W. Houpt & L. M. Blaha (Eds.), Mathematical Models of Perception and Cognition: A Festschrift for James T. Townsend. New York: Psychology Press. Ahn, W. Y., Dai, J., Vassileva, J., Busemeyer, J. R., & Stout, J. C. (2016). Computational modeling for addiction medicine: From cognitive models to clinical applications. In H. Ekhtiari & M. P. Paulus (Eds.), Progress in Brain Research, 224. Amsterdam: Elsevier. Dai, J., Kerestes, R., Upton, D. J., Busemeyer, J. R., & Stout, J. C. (2015). An improved cognitive model of the Iowa and Soochow Gambling Tasks with regard to model fitting performance and tests of parameter consistency. Frontiers in Psychology, 6:229. Dai, J., & Busemeyer, J. R. (2014). A probabilistic, dynamic, and attribute-wise model of intertemporal choice. Journal of Experimental Psychology: General. 143, 1489—1514.

学术兼职

国内外专业期刊审稿专家 British Journal of Psychology Behavioral Research Methods Cognition Cognitive Psychology Decision Judgment and Decision Making Journal of Experimental Psychology: General Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition Journal of Mathematical Psychology Management Science Memory & Cognition Neuropsychology Organizational Behavior and Human Decision Processes PLOS ONE Psychonomic Bulletin & Review Psychological Methods Psychological Review Quarterly Journal of Experimental Psychology 心理学报 应用心理学

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