비선형 방정식의 95 % 신뢰 구간을 계산하는 방법은 무엇입니까?

나는 나이에 따른 해우의 무게를 며칠 만에 (디아스, 포르투갈어로) 예측하는 방정식을 가지고 있습니다.

R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias))

nls ()를 사용하여 R로 모델링 했으며이 그래픽을 얻었습니다.

이제 95 % 신뢰 구간을 계산하여 그래픽에 플로팅하려고합니다. 다음과 같이 각 변수 a, b 및 c에 대해 하한과 상한을 사용했습니다.

lower a = a - 1.96*(standard error of a)
higher a = a + 1.96*(standard error of a)
(the same for b and c)

그런 다음 더 낮은 a, b, c를 사용하여 더 낮은 선을 그리고 더 높은 a, b, c를 사용하여 더 높은 선을 플로팅합니다. 그러나 그것이 올바른 방법인지 확실하지 않습니다. 그것은 나 에게이 그래픽을주고있다 :

이것이 그렇게하는 길입니까, 아니면 잘못하고 있습니까?

1. 이 사이트의이 QA는 비선형 회귀에 의해 생성 된 곡선 주위 에 신뢰 구간을 생성하는 수학에 대해 설명합니다. 비선형 회귀 에 대한 신뢰도 및 예측 간격

2. 당신이 더 읽는다면, 그것은 신뢰를 구별하는 데 도움이 될 것입니다 간격을 신뢰의 매개 변수에 대한 밴드 곡선합니다.

3. 그래프를 보면 네 일 동물의 데이터가 여러 날에 각각 측정되는 것처럼 보입니다. 그렇다면 모든 데이터를 한 번에 피팅하면 회귀 가정 중 하나를 위반하게됩니다. 각 데이터 포인트는 독립적이거나 각 잔차에는 독립적 인 "오류"가 있습니다. 각 동물의 추적을 개별적으로 맞추거나 혼합 모델을 사용하여 한 번에 모두 맞추는 것을 고려할 수 있습니다.