Este estudio explora una prueba de vida acelerada de estrés progresivo bajo censura progresiva tipo-II con eliminación aleatoria binomial. Supone un modelo de exposición acumulativa en el que las vidas útiles de las unidades de prueba siguen una distribución exponencial sesgada por longitud de Marshall-Olkin. El estudio obtiene estimaciones de máxima verosimilitud y de Bayes de los parámetros del modelo y construye estimaciones de Bayes de los parámetros desconocidos bajo diversas funciones de pérdida. Además, este estudio proporciona intervalos de confianza aproximados, creíbles y de bootstrap para los estimadores. Además, evalúa tres métodos de prueba óptimos para determinar el enfoque de censura más efectivo basado en varios criterios de optimalidad. Se analiza un conjunto de datos de la vida real para demostrar los procedimientos propuestos y se utilizan estudios de simulación para comparar dos diseños diferentes de la prueba de estrés progresivo.