Este documento explora la inferencia para una prueba de vida acelerada con estrés constante bajo un escenario de muestreo de conjuntos clasificados. Cuando la vida útil de los productos sigue la distribución de Fréchet, y los tiempos de falla se recopilan bajo un muestreo de conjuntos clasificados máximo con muestras desiguales, se proponen enfoques clásicos y bayesianos, respectivamente. Se establecen estimadores de máxima verosimilitud junto con la existencia y unicidad de los parámetros del modelo, y se construyen intervalos de confianza asintóticos correspondientes basados en la teoría asintótica. Bajo la pérdida de error cuadrado, se proporcionan la estimación bayesiana y los intervalos de confianza de mayor densidad posterior, y se propone un algoritmo de muestreo de Monte Carlo asociado para el cálculo posterior complejo. Finalmente, se realizan extensos estudios de simulación para demostrar el rendimiento de diferentes métodos, y también se presenta un ejemplo de datos reales para aplicaciones.