Usando muestras censuradas progresivas de primer fallo, estudiamos principalmente las inferencias de los parámetros desconocidos y las funciones de confiabilidad y falla de la distribución logística mitad exponenciada invertida. La censura progresiva de primer fallo es una extensión y mejora de la censura progresiva, lo cual es de gran importancia en el campo de la investigación de la vida útil. Además de la estimación de máxima verosimilitud, utilizamos la estimación bayesiana bajo pérdidas desbalanceadas y balanceadas: función de pérdida de entropía general, función de pérdida de error cuadrático y función de pérdida de Linex. Se proporciona una expresión explícita aproximada de la estimación bayesiana utilizando el método de aproximación de Lindley para la estimación puntual y el método de Metropolis-Hastings para la estimación puntual e intervalar. Se derivan intervalos de credibilidad bayesianos e intervalos de confianza asintóticos en forma de longitud promedio y probabilidad de cobertura. Para mostrar los efectos de la investigación, se lleva a cabo un estudio de simulación y un análisis de datos prácticos. Finalmente, discutimos el modo de censura óptimo bajo cuatro criterios diferentes.