本文采用贝叶斯计算方法估计模糊数据的逆瑞利尺度参数。 基于不精确数据，无法以显式形式获得贝叶斯估计。 因此，我们使用非信息性Jefferys Prior提供Tierney和Kadane逼近来计算平方误差和预防损失函数下尺度参数的Bayes估计。 此外，我们提供了通过蒙特卡洛模拟研究进行的数值比较，以均方误差值的形式获得比例参数的估计值。