如何计算（并绘制）线性回归估计量的置信区间？

Question

我有一些数据x_data, y_data，我使用stats中的数据包skipy估算了线性回归线。我的代码是这个

from scipy import stats

# Computing basic Regression stats

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x_data, y_data)

print('slope=',slope)
print('intercept=',intercept)
print('r=',r)
print('p=',p)
print('std_err=',std_err)

# Creating regression line function
def myfunc(x):
    return slope * x + intercept

mymodel = list(map(myfunc, x_data))

# Plot outputs
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, mymodel,'r-')
plt.xlabel(r'$\ln (s/S(t))$')
plt.ylabel(r'$\ln[s^{2}N_{s}(t)]$')
plt.legend(['regression line','data'])
plt.savefig('reg.png')
plt.show()

我想找到斜率和截距的置信区间。我该怎么办？