En el análisis de supervivencia, aplicar estrés se utiliza a menudo para acelerar un experimento. El estrés puede ser discontinuo, y el modelo de estrés escalonado se aplica ampliamente debido a su flexibilidad. Sin embargo, en la realidad, cuando se aplica un nuevo estrés, a menudo no tiene efecto inmediato, sino que habrá un efecto rezagado. Bajo el modelo de estrés escalonado con efecto rezagado, se discute la inferencia estadística de la distribución de Chen. La distribución de Chen es una distribución de vida importante ya que su función de riesgo tiene forma de bañera con ciertos parámetros. En este artículo, se presentan los estimadores de máxima verosimilitud y se utiliza el algoritmo de Newton-Raphson. De acuerdo con la forma de la función de riesgo bajo este modelo, se obtienen las expresiones explícitas de los estimadores de mínimos cuadrados. Se proponen métodos de cálculo de intervalos de confianza asintóticos y probabilidades de cobertura utilizando la matriz de Fisher observada. Finalmente, para evaluar el rendimiento de los métodos de estimación anteriores, se proporciona un estudio de simulación de Monte Carlo.