¿Cómo hacer un análisis de regresión bidimensional en Python?

En primer lugar, no estoy familiarizado con Python y todavía apenas entiendo el mecanismo del código Python. Pero necesito hacer un análisis estadístico a través de Python.

He intentado muchas formas de resolverlo pero fallé.

Básicamente, tengo 3 matrices de datos (suponga que estas matrices sonX, Y, Z)Hice un análisis con (X, Y) y (Z, Y) haciendo el diagrama de dispersión y ajustando mejor los datos para ver la correlación.№1 y №2 son bastante fáciles.Ahora necesito ver el borde a la vista desde el gráfico, que es el que combinaX yZ. Entonces, hice la ecuación (ver abajo).
import pylab as pl
import numpy as np
from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt


s = np.loadtxt('New_list3.txt')
s = s.T

x = s[1]
y = s[2]
z = s[4]

upper_error = s[5]
lower_error = s[6]
asymmetric_error = [lower_error, upper_error]

def func(X, a1, a2, a3):
    x1, y1 = X

    return a1 * x1 + a2 * y1 + a3

popt, pcov = curve_fit(func,(x,y),z)
new_x=func((x,y),popt[0],popt[1],0)
new_y=z
new_z = np.polyfit(new_x,new_y,1)

p = np.poly1d(new_z)

plt.plot(func((x, y), popt[0], popt[1], 0), z, '.k')
pl.plot(new_x, p(new_x), "r-")
plt.errorbar(new_x, z ,yerr=asymmetric_error, ecolor='b', capsize=3, marker ='o', fmt='none')

print popt    
plt.show()

Ahora no puedo encontrar los errores de esa ecuación que esy = a1 * x + a2 * z + a3. Encontré los mejores valores dea1, a2, a3. Sin embargo, no los errores.

¿Cómo puedo encontrar los "errores" dea1, a2, a3?

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