Pareto分布最初由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托在1897年首次提出。作为具有形状和尺度参数的一类分布,能够描述各种物理、生物及社会经济现象,例如股票价格、灾害预测、设备部件故障、企业寿命等,同时在天文、军事领域也有应用。因此,其研究受到了国内外的广泛关注。在Pareto分布的研究中,参数的区间估计、置信域估计提供了反映估计中不确定性程度的参数值范围,使得比参数的点估计更为直观、更精确,更有实用意义和研究价值。为此,本论文研究截尾的Pareto分布的参数估计、Pareto分布可靠性参数的区间估计、一个Pareto样本和两个Pareto样本参数的最小体积置信域问题。主要研究内容概括如下:（1）讨论了截尾的Pareto分布的参数估计问题。截尾的Pareto分布的参数估计比Pareto分布的更复杂,传统估计方法如极大似然估计法虽已被广泛应用,但偏差大,为解决这个问题,使用刀切法（Jackknife）获得参数的估计,证明了该估计有更小的偏差,且该估计有简单的形式,并通过蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟比较了几种估计方法的估计精度。（2）探讨了Pareto分布可靠性R=P（X>Y）的区间估计问题。可靠性R是系统性能的一种度量,大部分文献常采用模拟方法（自助法、广义的变量方法等）得到参数R的区间估计,其计算量很大。本文基于方差估计的恢复方法（MOVER方法）建立了R的置信区间,不仅获得了置信区间显示表达式,而且大大降低了计算量,并通过模拟和实例证实了基于Fieller定理的MOVER置信区间表现更好。（3）研究了基于一个双删失样本Pareto分布参数的联合置信域问题。基于一些限制条件,从秩序样本和充分统计量出发,建立了参数的最小体积置信域,适用于完全样本、左删失、右删失和双删失样本情形。本文建立的最小体积置信域计算简便,临界值有易于求解的式子,且面积最小,同时采用蒙特卡洛模拟比较现有方法在左删失、右删失和双删失情形下置信域面积的大小。（4）考虑了基于一个逐步删失样本Pareto分布参数的联合置信域问题。本文从逐步删失样本和充分统计量出发,建立了一个不需要预先确定置信系数的非等尾等概率情形的最小体积置信域,适用于完全样本、右删失样本、逐步删失样本情形。优化了两类常见置信域的面积,模拟和实例比较了在不同删失机制下几种置信域面积的大小。（5）探究了基于两个Pareto样本参数的置信域问题。本文建立了两个样本相关参数的最小体积置信域,考虑了形状参数、尺度参数和这些参数形成的高维向量的最小体积置信域问题。每种情形的最小体积置信域的临界值有具体的式子,易于求解,并通过数值模拟和实例比较了置信域体积的大小,证实方法的有效性。