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A derivação de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que, em principio, são mais precisos que os não-corrigidos. Um dos objetivos deste trabalho é fornecer expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam a distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica. Com a finalidade de reduzir os vieses destes estimadores em amostras finitas, utilizam-se correções de viés obtidas a partir de esquemas analíticos [Cox & Snell (1968); Firth (1993)] e por bootstrap [Efron (1979)]. Também apresentamos intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil, bootstrap BCa e bootstrap-t para os parâmetros desta distribuição. Apresentamos testes de hipóteses para o parâmetro α desta distribuição considerando β como um parâmetro de perturbação. Consideramos o teste da razão de verossimilhanças, cuja estatística de teste possui, assintoticamente, distribuição qui-quadrado sob a hipótese nula. Obtemos, para este teste assintótico, um fator de correção em amostras de tamanho finito. Consideramos ainda uma versão bootstrap do teste da razão de verossimilhanças","abstract_html":"A distribuição Birnbaum-Saunders bi-paramétrica de parâmetros α e β vem sendo amplamente usada para modelar o tempo de vida de materiais e equipamentos. Os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que indexam esta distribuição podem não apresentar desempenho satisfatório em amostras de tamanho pequeno. Assim, o cálculo dos vieses destes estimadores torna-se importante, visto que, em geral, quanto menor o tamanho da amostra, maior o viés. A derivação de expressões que permitam calcular os vieses desses estimadores possibilita a obtenção de estimadores corrigidos, que, em principio, são mais precisos que os não-corrigidos. 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