Pareto分布应用的广泛性及其优良的性质越来越受到研究者的关注.之前一些文献主要研究了该分布中参数点估计的各种方法,并作出相对完整的结论.而对区间估计的研究还很少,本文在这方面做了深入的探讨,给出了区间估计的几种求解方法,并进行数值模拟对这些方法作出了比较.最后从假设检验的角度对参数的性质进行统计分析.第一部分简单介绍了Pareto分布的发展背景和参数估计的研究现状,指出本文的研究方向,并说明本文的整体结构.第二部分介绍了假设检验问题所涉及到的基本概念.同时,对这些检验的优良性作了深入的探讨,并在给定的“好坏”标准下,研究是否存在最优的检验方法,以及在存在的情况下如何求解的问题.本章仍主要以Pareto分布为例,说明两种单边假设检验问题的UMPT求解方法.由于方法的局限性,在介绍双边假设检验问题时,以常见的正态分布为例来阐明这类检验问题的理论基础及UMPT的求解步骤.第三部分主要介绍了区间估计的相关概念和求解的各种理论方法,包括枢轴量法、极大似然估计的渐近正态性法和两次近似法等,同时求解了参数的最精确置信区间,并从区间平均长度尽可能短这一方面研究了这个问题.最后通过数值模拟对通过这些方法得到的区间估计的精度作了比较,主要以Pareto为例说明了这些方法的有效性及使用范围.第四部分介绍了区间估计和假设检验的联系和区别,并以Pareto分布为例说明假设检验和区间估计问题是如何相互转化的.最后对研究课题进行了展望,说明该课题的研究价值.