基于对住院患者时空模式的研究，我们提出了一种有效的贝叶斯方法来拟合零膨胀负二项模型。为了便于后验采样，我们引入了一组潜在变量，这些变量表示为法线的比例混合，其中精度项遵循独立的Pólya-Gamma分布。以潜在变量为条件，通过直接吉布斯抽样进行推断。对于固定效应模型，我们的方法与现有方法相当。然而，我们的模型可以容纳更复杂的数据结构，包括多元和时空数据，在这种情况下，当前的方法往往会因计算挑战而失败。通过仿真研究，我们强调了该方法的关键特征，并将其性能与其他估计程序进行了比较。我们将该方法应用于时空分析，检查美国退伍军人2型糖尿病患者的年度住院人数。