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Computational Social Science ist ein Forschungsfeld, das soziale Prozesse und Strukturen mithilfe computergestützter Methoden analysiert. Es verbindet Sozialwissenschaften mit Informatik, Statistik und Datenanalyse, um komplexe gesellschaftliche Fragestellungen quantitativ zu untersuchen.

Die kategoriale Datenanalyse umfasst statistische Verfahren zur Untersuchung von Daten, die in Kategorien eingeteilt sind. Sie ist essenziell für die Analyse qualitativer Merkmale in verschiedenen wissenschaftlichen und praktischen Anwendungsbereichen.

Die Rationale Wahltheorie beschreibt das Verhalten von Individuen, die Entscheidungen treffen, indem sie Optionen systematisch abwägen und diejenige mit dem höchsten erwarteten Nutzen wählen.

Wählerverhalten beschreibt die Art und Weise, wie Wahlberechtigte ihre Entscheidungen bei Wahlen treffen. Es umfasst individuelle und gesellschaftliche Faktoren, die das Wahlverhalten beeinflussen, und ist zentral für das Verständnis demokratischer Prozesse.

Ein Exit Poll ist eine Umfrage, die unmittelbar nach dem Verlassen des Wahllokals durchgeführt wird, um erste Prognosen über das Wahlergebnis zu erstellen. Diese Methode dient der schnellen Einschätzung von Wahlergebnissen und wird häufig von Medien und Wahlforschern genutzt.

Das Multi Armed Bandit Problem ist ein klassisches Problem der Wahrscheinlichkeitsrechnung und des maschinellen Lernens, das die Balance zwischen Exploration und Exploitation bei der Auswahl von Aktionen beschreibt.

Die Generalisierte Lineare Regression erweitert die klassische lineare Regression, um vielfältige Verteilungen der Zielvariablen zu modellieren. Sie ist ein zentrales Werkzeug in Statistik und Data Science für die Analyse von Daten mit nicht-normalverteilten Fehlern.