Как рассчитать 99% доверительный интервал для наклона в модели линейной регрессии в Python?
У нас есть следующая линейная регрессия: y ~ b0 + b1 * x1 + b2 * x2. Я знаю, что функция регрессии в Matlab вычисляет ее, но linalg.lstsq от numpy этого не делает (https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/numpy-for-matlab-users.html).