En muchos escenarios de la vida real, una variable se observa solo si la otra variable concomitante o el conjunto de variables concomitantes (en el escenario multivariado) se trunca desde abajo, desde arriba o desde un enfoque de dos lados. Los modelos de truncamiento oculto se han aplicado para analizar datos cuando las observaciones bivariadas o multivariadas están sujetas a algún tipo de truncamiento. Mientras que la inferencia estadística para los modelos de truncamiento oculto (truncamiento desde arriba) bajo los paradigmas frecuentista y bayesiano ha sido discutida adecuadamente en la literatura, la estimación de un modelo de truncamiento oculto de dos lados bajo el marco bayesiano aún no ha sido discutida. En este documento, consideramos la inferencia bayesiana para un modelo general de truncamiento oculto de dos lados basado en la distribución exponencial bivariada de Arnold-Strauss. Además, se explora un enfoque de selección de modelo bayesiano basado en el factor de Bayes para seleccionar entre modelos sin truncamiento, con truncamiento desde abajo, desde arriba y truncamiento de dos lados. Se lleva a cabo un estudio de simulación extenso para elecciones de parámetros variables bajo la configuración de prior conjugado. Con fines ilustrativos, se vuelve a analizar un conjunto de datos de la vida real para demostrar la aplicabilidad de la metodología propuesta.