El análisis de resistencia-estrés se investiga para un sistema multicomponente, donde todas las variables de resistencia de los componentes siguen una distribución exponencial generalizada y están sujetas al estrés distribuido exponencialmente generalizado. Los métodos de estimación de máxima verosimilitud y Bayesiano se utilizan para inferir la fiabilidad del sistema. Para el método de estimación Bayesiano, se consideran priors informativos y no informativos combinados con tres funciones de pérdida. Debido a la dificultad computacional en trabajar con posteriors, se adopta el método de Monte Carlo de cadena de Markov para obtener la aproximación del posterior del estimador de fiabilidad. Además, se utilizan el método de bootstrap y el intervalo de mayor densidad de probabilidad para obtener los intervalos de confianza de fiabilidad. El estudio de simulación muestra que el estimador de Bayes con prior informativo es superior a otros competidores. Finalmente, se presentan dos ejemplos reales para ilustrar los métodos de estimación propuestos.