通过泰尔森估计器在熊猫时间序列中绘制回归线的置信区间

如何解决通过泰尔森估计器在熊猫时间序列中绘制回归线的置信区间

我正在处理时间序列数据帧，例如：

df = pd.DataFrame({'year':[ '1990','1991','1992','1993','1994','1995','1996','1997','1998','1999','2000'],'count':[96,184,148,154,160,149,124,274,322,301,300]})

我有兴趣使用 Theil-Sen's slope estimator 和 Scipy 中的函数找到回归线

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.1/reference/generated/scipy.stats.mstats.theilslopes.html

如以下 code 片段：

from scipy import stats                                         


x = df['year'].astype(float)
y = df['count']


res = stats.theilslopes(y,x,0.90)


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(x,y,'b.')

ax.plot(x,res[1] + res[0] * x,'r-')


plt.ylabel('count')
plt.xlabel('year')

plt.show()

我可以找到 Theil-Sen's regression line，但是在添加用于可视化 confidence interval 的代码时，可视化有些不切实际。

    ax.plot(x,res[1] + res[2] * x,'r--')
    ax.plot(x,res[1] + res[3] * x,'r--')

有什么办法，我可以用 theil-sen's slope estimator 和 confidence interval 获得可视化效果，如下图所示：

您的帮助将不胜感激。 谢谢！