非線形方程式の95％信頼区間を計算する方法は？

私はマナティーの体重を日数（日、ポルトガル語）で予測する方程式を持っています。

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

nls（）を使用してRでモデル化し、次のグラフィックを取得しました。

次に、95％の信頼区間を計算し、それをグラフィックにプロットします。次のように、各変数a、b、cの下限と上限を使用しました。

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

次に、低いa、b、cを使用して低い線をプロットし、高いa、b、cを使用して高い線をプロットします。しかし、それが正しい方法であるかどうかはわかりません。それは私にこのグラフィックを与えています：

これはそれを行う方法ですか、それとも間違っていますか？

1. このサイトのこのQAは、非線形回帰によって生成された曲線の周囲に信頼帯を作成するための計算を説明しています：非線形回帰 の信頼の形状と予測区間

2. さらに読むと、パラメーターの信頼区間と曲線の信頼帯を区別するのに役立ちます。

3. グラフを見ると、4匹の動物からのデータがあり、それぞれを何日も測定しているように見えます。その場合、すべてのデータを一度に当てはめると、回帰の仮定の1つに違反します。つまり、各データポイントは独立しています（または各残差には独立した「エラー」があります）。各動物のトレースを個別に当てはめるか、混合モデルを使用してすべてを一度に当てはめることを検討します。