Este artículo utiliza datos censurados adaptativos progresivamente de Tipo-II mejorados para estimar la entropía de la distribución Weibull inversa. Se utilizan medidas de entropía de Rényi y Shannon para definir la entropía y lograr este objetivo. Se investigan tanto las estimaciones de punto como de intervalo de las cantidades de entropía a través de los métodos de máxima verosimilitud y máximo producto de espaciamiento. También se consideran dos intervalos de confianza de bootstrap paramétrico basados en las dos técnicas de estimación para las diversas medidas de entropía. Se lleva a cabo un estudio de simulación de Monte Carlo para investigar cómo se comportan las estimaciones en diferentes tamaños de muestra y esquemas de censura basados en algunas medidas estadísticas. Las simulaciones demuestran que, como se esperaba, a medida que crece el tamaño de la muestra, la precisión de la estimación también crece. Además, muestran que las medidas de entropía estimadas se acercan más a los valores reales de entropía cuando disminuye el nivel de censura. Con fines de explicación, se toman en consideración dos aplicaciones a conjuntos de datos reales. Los resultados verificaron que los esquemas de censura progresiva adaptativa o progresiva mejorada proporcionan más información sobre los datos que el esquema de censura progresiva convencional en términos de medidas de entropía mínima.