Este documento explora inferencias estadísticas cuando la vida útil del producto sigue la distribución Nakagami inversa utilizando datos censurados tipo II progresivos. Se consideran métodos basados en la verosimilitud y en el producto máximo de espaciamiento (MPS) para estimar los parámetros del modelo. Además, se construyen intervalos de confianza aproximados mediante la teoría asintótica utilizando tanto funciones de verosimilitud como de espaciamiento de productos. Basándose en la verosimilitud tradicional y en las funciones de espaciamiento de productos, también se consideran estimaciones bayesianas bajo una función de pérdida de error al cuadrado utilizando priors no informativos, y se propone el muestreo de Gibbs basado en el algoritmo MCMC para aproximar las estimaciones de Bayes, donde se obtienen los intervalos creíbles de mayor densidad posterior de los parámetros. Se presentan estudios numéricos para comparar los estimadores propuestos utilizando simulaciones de Monte Carlo. Para demostrar la metodología propuesta en un escenario de la vida real, también se analiza para ilustración un conocido conjunto de datos sobre elevadores de máquinas agrícolas con altas tasas de defectos.