生命周期不确定性分析是环境、毒理学等决策分析中常用的方法。通过不确定性分析可以尽量弄清和减少各输入参数的不确定性对环境、毒理学等评价结论的影响，提高结论的可靠性和稳定性。在生命周期评价（LCA）领域，各输入参数的不确定性通常来源于测量、估算、样品数量、清单的完整性与代表性，技术先进性与相关性，时间、地域、系统边界，评价模型等。在ISO 14040系列标准中未对不确定性分析进行明确规定，但是由于不确定性分析是进行LCA的根本，是做出正确的评估、建议及指南的基础，LCA的不确定性分析日益受到国际关注。在LCA领域常见的不确定性分析方法包括蒙特卡罗法（Monte Carlo simulation）与泰勒系列展开法（Taylor series expansion）。蒙特卡罗法，也称统计模拟方法，是一种以概率统计理论为基础的随机模拟方法。它根据研究的目的和要求，按照随机原则，从若干投入中抽取部分样本来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据（如平均值、标准差、中位数的95%置信区间，相关系数等）来推断总体。泰勒系列展开法是基于演算，运用特定的数学公式将投入转化为产出。与抽样法相反，它没有提供产出的概率分布，只是对平均值和标准偏差进行估算。泰勒系列展开法在LCA领域得到广泛关注，该法可弥补蒙特卡罗法在LCA评估中的缺点，后者运行繁重、费时，多局限于对LCI进行分析，很少涉及对整个LCA（清单、系统边界、影响评价等）进行评价，存在难以评估各个参数对整体不确定性的贡献等缺陷。