Este documento discute la estimación bayesiana para los parámetros desconocidos, la fiabilidad y las funciones de tasa de peligro de la distribución Zubair-Weibull doblemente truncada. Se utilizan priors informativos (distribución gamma) para los parámetros con el fin de obtener las distribuciones posteriores. Bajo las funciones de pérdida de error cuadrado y lineal-exponencial, se derivan los estimadores de Bayes. Se obtienen intervalos creíbles para los parámetros, la fiabilidad y las funciones de tasa de peligro. Se considera la predicción bayesiana (punto e intervalo) para la observación futura bajo el esquema de predicción de dos muestras. Se realiza un estudio de simulación utilizando el algoritmo de Monte Carlo de cadenas de Markov para diferentes tamaños de muestra para evaluar el rendimiento de los estimadores. Se aplican dos conjuntos de datos reales para mostrar la flexibilidad y aplicabilidad de la distribución.