Como calcular o intervalo de confiança de 95% para a equação não linear?

Eu tenho uma equação para prever o peso dos peixes-boi a partir de sua idade, em dias (dias):

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

Eu o modelei em R, usando nls (), e obtive este gráfico:

Agora, quero calcular o intervalo de confiança de 95% e plotá-lo no gráfico. Eu usei os limites inferior e superior para cada variável a, bec, assim:

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

então, plotei uma linha inferior usando a, b, c mais baixa e uma linha mais alta usando a, b, c. Mas não tenho certeza se esse é o caminho certo para fazê-lo. Está me dando este gráfico:

É assim que eu faço ou estou fazendo errado?

1. Este controle de qualidade neste site explica a matemática para criar faixas de confiança em torno de curvas geradas por regressão não linear: Forma da confiança e intervalos de previsão para regressão não linear

2. Se você ler mais, ajudará a distinguir os intervalos de confiança para os parâmetros das faixas de confiança para a curva.

3. Olhando para o gráfico, parece que você tem dados de quatro animais, medindo cada um em vários dias. Nesse caso, o ajuste de todos os dados ao mesmo tempo viola uma das suposições de regressão - que cada ponto de dados seja independente (ou que cada resíduo tenha "erro" independente). Você pode considerar ajustar o traçado de cada animal individualmente ou usar um modelo misto para ajustá-los todos de uma vez.