En este documento, consideramos el problema inverso de estimación del orden de la derivada en un modelo logístico fraccional. Para resolver el problema directo, utilizamos la derivada fraccional de Grünwald-Letnikov, luego el problema inverso se aborda desde una perspectiva bayesiana. Para construir la función de verosimilitud, proponemos un esquema numérico explícito basado en la serie truncada de la definición de la derivada. Mediante muestras MCMC de las distribuciones posteriores marginales, estimamos el orden de la derivada y el parámetro de tasa de crecimiento en el modelo dinámico, así como el ruido en las observaciones. Para evaluar la metodología, se realizó una simulación utilizando datos sintéticos, donde se calculan el sesgo y el error cuadrático medio, los resultados evidencian la efectividad del método y el buen rendimiento del modelo propuesto. Además, se presenta un ejemplo con datos reales como evidencia de la relevancia de utilizar un modelo fraccional.