Паритет точности это слабое условие на калибровку модели по группам. В случае предсказания совершения повторного преступления, разница ложноположительных ошибок между A и B (FPR_A - FPR_B) определяет разницу в наказании для тех, кто не совершил рецидив, а (FNR_A - FNR_B)!=0 указывает на разницу в наказании для рецидивистов. Далее показывается, что если наблюдаемая p - вероятность повторного преступления в группах A и B различна (например в группе А рецидивы случаются в 50% случаев, а в группе B, только в 30%), то никакой классификатор не может удовлетворить одновременно трем названным условиям справедливости. Доказательство сводится к формуле связывающей Precision, FPR и FNR:
FRP = p/(1-p) * (1-Precision) / Precision * (1 - FNR)

Для системы из двух таких уравнений и p_A != p_B есть три варианта решения:
1. FRP_A != FRP_B, FNR_A = FNR_B, Precision_A = Precision_B,
2. FRP_A = FRP_B, FNR_A != FNR_B, Precision_A = Precision_B,
3. FRP_A = FRP_B, FNR_A = FNR_B, Precision_A != Precision_B.
В случае равноценного выбора, Александра предлагает жертвовать точностью ради сохранения баланса FRP и FNR (3 вариант).