Distribución de Pareto: un modelo de probabilidad en investigación social

• Moral de la Rubia, José ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de Nuevo León

     Universidad Autónoma de Nuevo León

     México

     
• Localización: Revista Latinoamericana de Metodología de la Investigación Social: ReLMIS, ISSN-e 1853-6190, Nº. 29 (abril - septiembre 2025), 2025 (Ejemplar dedicado a: La problematización como método en la indagación social), págs. 22-50
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Pareto distribution: a probability model in social research
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• Resumen
  • español

    Este artículo metodológico tiene como objetivo exponer la distribución de Pareto de una forma clara y ejemplificada para su comprensión entre investigadores sociales. Esta distribución continua con forma de J invertida, asimetría y cola pesada a la derecha constituye un buen modelo de probabilidad para diversas variables sociales, como riqueza e ingreso, y de conductas que son altamente frecuentes en pocas personas y poco frecuentes en la mayoría. Se desarrolla la distribución tipo I que tiene un parámetro de escala xm y otro de forma α. Se inicia con una breve reseña histórica. Se muestran las funciones de densidad, distribución acumulativa, de cola, de momentos y característica. Se sigue con las medidas descriptivas, estimadores por los métodos de momentos y máxima verosimilitud, su relación con otras distribuciones y las pruebas de bondad de ajuste. Se aplica todo este material con dos ejemplos: uno de cálculo de probabilidades y medidas descriptivas, y otro de estimación de parámetros y comprobación del ajuste. Finalmente, se hacen sugerencias para su uso.

  • English

    This methodological article aims to expose the Pareto distribution in a clear and exemplified way for its understanding among social researchers. This continuous distribution with an inverted J shape, skewness, and a heavy tail to the right constitutes a good probability model for various social variables, such as wealth and income, and for behaviors that are highly frequent in a few people and infrequent in the majority. The type-I distribution isdeveloped, which has a scale parameter xmand another of shape α. It begins with a brief historical review. The density, cumulativedistribution, tail, moment, and characteristic functions are shown. It continues with the descriptive measures, estimators by the methods of moments and maximum likelihood, its relationship with other distributions, and the goodness-of-fit tests. All this material is applied with two examples: one of calculating probabilities and descriptive measures and the other of parameter estimation and fit testing. Finally, suggestions for its use are made.