我们正在处理在随机时间tau_n发生的一系列事件，并携带进一步的量化信息xi_n。例如心电图记录中的早搏序列。我们将提供两种方法来分析这种（通常是长的）序列（tau_n，xi_n），n=1，2。（i） 点过程模型基于α（t）*b_t（θ）形式的强度，t>=0，b_t是自激型随机强度。（ii）时间序列方法基于过渡GLM。将等待时间sigma_{n+1}=tau_{n+1}-tau_n的条件期望设为v（tau_n）*h（eta_n（theta）），其中h是响应函数，eta_na是回归项。确定性函数alpha和v分别描述了该过程的长期趋势。