Я пытаюсь получить доверительный интервал на экспоненциальной подгонке к некоторымx,y данные (доступныВот). Вот MWE, я должен найти лучшее экспоненциальное соответствие данным:

from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit

# Read data.
x, y = np.loadtxt('exponential_data.dat', unpack=True)

def func(x, a, b, c):
    '''Exponential 3-param function.'''
    return a * np.exp(b * x) + c

# Find best fit.
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
print popt

# Plot data and best fit curve.
scatter(x, y)
x = linspace(11, 23, 100)
plot(x, func(x, *popt), c='r')
show()

который производит:

Как я могу получить 95% (или какое-то другое значение) доверительный интервал для этого соответствия, предпочтительно используя либо чистыйpython, numpy или жеscipy (какие пакеты я уже установил)?