En la literatura estadística, uno de los temas más importantes que se utiliza comúnmente es la fiabilidad de la resistencia al estrés, que se define como , donde y son las variables aleatorias de resistencia y estrés, respectivamente, y es el parámetro de fiabilidad. Se utiliza el censurado progresivo de Tipo-II con eliminación binomial en este estudio para examinar la inferencia de para un componente con resistencia y sometido a estrés . Suponemos que y son variables aleatorias independientes tomadas de la distribución Burr XII y la distribución Burr III, respectivamente, con un parámetro de forma común. Se deriva el estimador de máxima verosimilitud de . Se deriva el estimador de Bayes bajo el supuesto de priors gamma independientes. Para determinar las estimaciones de Bayes para las funciones de error cuadrado y pérdida exponencial lineal en ausencia de formas explícitas, se proporcionó el método Metropolis-Hastings. Utilizando simulaciones exhaustivas y dos métricas (promedio de estimaciones y errores cuadráticos medios), comparamos estos estimadores. Además, se realiza un análisis en dos conjuntos de datos reales basados en tiempos de falla para fluido aislante entre electrodos registrados bajo voltajes variables.