En muchas situaciones del mundo real, los sistemas fallan con frecuencia debido a condiciones operativas exigentes. En particular, cuando los sistemas alcanzan sus condiciones operativas más bajas, más altas o ambas, generalmente no logran cumplir sus funciones previstas. Este estudio considera estimar la fiabilidad de la resistencia-estrés, para un componente con una resistencia () que es independiente del límite inferior de estrés () y del límite superior de estrés (). Supusimos que las variables aleatorias de resistencia y estrés seguían una distribución exponencial inversa generalizada con diferentes parámetros de forma. Bajo los diseños de muestreo de conjuntos clasificados (RSS) y de muestreo aleatorio simple (SRS), obtuvimos cuatro estimadores de fiabilidad utilizando el método de máxima verosimilitud. El primer y segundo estimador de fiabilidad se dedujeron cuando los datos de muestra de las distribuciones de resistencia y estrés utilizaron el diseño de muestra (RSS/SRS). El tercer estimador de fiabilidad se determinó cuando los datos de muestra para y se recibieron del RSS y los datos de muestra para se tomaron del SRS. El cuarto estimador de fiabilidad se derivó cuando los datos de muestra de se seleccionaron del SRS, mientras que los datos de muestra de se tomaron del RSS. La precisión de los estimadores sugeridos se comparó utilizando una simulación informática exhaustiva. Por último, se utilizaron tres conjuntos de datos reales para determinar la fiabilidad.