从许多可用的治疗方法中选择最适合特定对象的是一个日常关注的问题。医生必须根据观察到的若干协变量X和以往的经验，为特定的患者选择适当的药物治疗或药物治疗。失业办公室的个案工作者必须在为失业求职者提供的各种活跃的劳动力市场方案中进行选择。在本文中，开发了两个方法上的进步:首先，当这两个数据集中的可用回归量不一致时，该方法允许将先前治疗过的个人的数据集与新客户的数据集结合起来。因此，它结合了先前处理过的当前客户无法使用的额外回归量。这种情况通常是由于成本考虑、数据机密性原因或数据可用性的时间延迟而出现的。其次，对推荐治疗选择的统计推断进行分析，并以可理解和透明的方式传达给代理人、医生或个案工作者。介绍了在瑞士为失业求职者选择积极劳动力市场方案(ALMP)的一项试点研究中采用这种方法的情况。