Para obtener información sobre varios fenómenos de interés, las funciones de distribución acumulativa (CDFs) pueden ser utilizadas para analizar datos de encuestas. El propósito de este estudio fue presentar un estimador eficiente ratiocum-exponencial para estimar una CDF de población utilizando información auxiliar bajo dos escenarios de no respuesta. Hasta una aproximación de primer orden, se derivaron expresiones para el sesgo y el error cuadrático medio (MSE). El estimador propuesto fue comparado teórica y empíricamente con los estimadores modificados. Se encontró que el estimador propuesto era mejor que los estimadores modificados basados en los criterios de eficiencia relativa presente (PRE) y MSE bajo condiciones específicas.