La distribución de Lomax tiene importantes aplicaciones en análisis de supervivencia, ingeniería de confiabilidad, seguros, finanzas y otros campos. La censura en el medio es un esquema de censura importante y los datos con censura en el medio producirán censura en intervalos aleatorios. Este documento estudia la estimación de parámetros de la distribución de Lomax basada en datos censurados en el medio. El algoritmo de esperanza-maximización se emplea para calcular las estimaciones de máxima verosimilitud de los dos parámetros desconocidos de la distribución de Lomax. Tras procesar los datos utilizando el enfoque de estimación del punto medio, las estimaciones de parámetros se obtienen mediante dos métodos computacionales: el método de iteración de Newton-Raphson y el método de punto fijo. Además, se proporcionan métodos de cálculo para los intervalos de confianza asintóticos de los dos parámetros, siendo la tasa de cobertura del intervalo de confianza uno de los criterios para evaluar el rendimiento de la estimación. En cuanto a la estimación bayesiana, el parámetro de forma se estima utilizando una distribución previa Gamma y se emplea el método de muestreo de Gibbs para la solución. Finalmente, se utilizan tanto datos de simulación como datos reales para comparar la precisión de los diversos métodos de estimación.