El muestreo de conjuntos clasificados (RSS) es un método de muestreo eficiente y flexible. Basado en un RSS modificado llamado muestras de muestreo mínimo de conjunto clasificado (MinRSSU), se propone en este documento la inferencia de un modelo de riesgos competitivos dependientes. Luego, se utiliza el modelo de distribución bivariada de Marshall-Olkin para describir la dependencia de los riesgos competitivos. Cuando los datos de riesgos competitivos siguen la distribución de tasa de riesgo proporcional, se construye un modelo de riesgos competitivos dependientes basado en el muestreo de MinRSSU. Además, los parámetros del modelo y los índices de confiabilidad se estimaron mediante el método clásico y bayesiano. Los estimadores de máxima verosimilitud y los intervalos de confianza asintóticos correspondientes se construyen utilizando la teoría asintótica. Además, el estimador bayesiano y los intervalos de credibilidad de densidad posterior más alta se establecen bajo la priori general. Además, de acuerdo con la teoría E-Bayesiana, los estimadores de punto e intervalo de los parámetros del modelo y los índices de confiabilidad se obtienen mediante un algoritmo de muestreo. Finalmente, se presentan extensos estudios de simulación y un ejemplo de la vida real para ilustraciones.