En este documento se discute el problema de estimación de dos parámetros de una distribución de tiempo de vida con una función de tasa de falla en forma de bañera basada en datos censurados tipo-II progresivos adaptativos. Este esquema de censura permite que el experimento sea más eficiente en el uso del tiempo y el costo, al tiempo que garantiza la eficiencia de la inferencia estadística basada en los resultados experimentales. Se proponen estimadores de máxima verosimilitud y se calculan intervalos de confianza aproximados para dos parámetros utilizando la normalidad asintótica. Se utilizan la aproximación de Lindley y el muestreo de Gibbs para obtener estimaciones puntuales de Bayes, y este último también se utiliza para generar intervalos creíbles de Bayes bidireccionales. Finalmente, se evalúa el rendimiento de varios métodos de estimación a través de experimentos de simulación, y el método de estimación propuesto se ilustra a través del análisis de un conjunto de datos reales.