公平性の統計的測定の多くは異なった計測にあるので、それらを定義することから始める。二値の分類による作業の場合、予測のものと実際の両方の分類は二つの値をとり得る:陽値と陰値。予測と実際の結果の間の、異なった可能な関係の説明から今始める:次の規準はこの節の最初の、独立性、分離性、充分性の三つの主な定義の計測として理解できる。右の表において、それらの間の関係をみることができる。予測結果に基づく定義.予測と実際の結果に基づく定義.予測された確率と実際の結果に基づく定義.社会的厚生関数.何人かの学者はアルゴリズム的公平の定義を社会的厚生関数の術語で提示した。社会的厚生関数の使用は、アルゴリズムによって影響を受ける人々についての効用の用語をもって、アルゴリズムの設計者に公平性を考慮にいれ正確さを予測するようにさせることを彼らは主張する。それは設計者に原則的な方法での効率性と公平性()の一得一失をさせる。アルゴリズム設計者は恵まれない集団の絶対的な利得を認識するために社会的厚生関数を使うべきであることをは述べた。例えば、犯罪の割合が一定である間も、純粋に人間による判定()よりも、黒人、ヒスパニック、など人種的少数派全般に対する拘留率を引き下げる、未決拘禁での意思決定アルゴリズムを使う研究が見られる。個別公平性規準.公平性の定義における重要なひとつ大きな差異は集団と個別の概念の間のものである。率直にいえば、集団公平性規準が、たいてい機微属性(たとえば、性別、民族、年齢、その他...)によって識別する、集団水準で数量比較するのに対し、個別規準は諸個人を比較する。言い換えれば、その規準は「似通った諸個人は似通った処理をすべきである」ことに従う。因果関係にもとづく測定.