不確定 — 您對真值 (但未知) 沒有足夠的資訊而不確定的假設。不確定的範例包括油田的預留大小及 12 個月的優惠利率。您可以使用機率分佈來描述不確定假設。理論上，您可以透過收集更多資訊來排除不確定。但實際上，您可能因為未能收集到或者成本太高而未收集，而遺漏資訊。
變化性 — 因使用不同的值來描述母體而變化的假設。變化性的範例包括母體中的個別體重或者產品一年中的每日銷售數量。您可以用離散分佈來描述變化性假設 (或者用連續分佈來描述近似的假設)。變化性為系統固有，您無法透過收集更多資訊來加以排除。
對於許多類型的風險評估而言，明確區分不確定和可變性非常重要 (請參閱參考書目中的 Hoffman 與 Hammonds 條目)。在模擬中分離這些概念可讓您更精確偵測到預測中的變化，它們是因為缺乏知識以及測量或母體中之自然變異引起的變化所造成。同樣地，對於顯示真正的風險機率，單一維度模擬通常比單一點預估更能夠勝任；對於描述風險，則二維模擬通常比單一維度模擬更能夠勝任。
「2D 模擬」工具能夠執行外部迴圈以模擬不確定值，然後在執行內部迴圈 (整個模型的) 時凍結不確定值，以模擬變化性。此程序會針對某個數目的外部模擬重複執行，以提供不確定如何造成預測分佈變化不定的全貌。