Intervalles de confiance de la régression linéaire dans SQL

J'utilise un code SQL assez simple pour calculer les coefficients de la régression (interception et pente) de certains points de données (x, y), en utilisant les moindres carrés. Cela me donne une belle ligne la mieux adaptée aux données. Cependant, nous aimerions pouvoir voir les intervalles de confiance de 95% et 5% pour la ligne de meilleur ajustement (les courbes ci-dessous).

_{(Source: Curvefit.com ) SUB> P>}

Ce que ces significations signifie est que la vraie ligne a une probabilité de 95% d'être inférieure à la courbe supérieure et de la probabilité de 95% d'être au-dessus de la courbe inférieure. Comment puis-je calculer ces courbes? J'ai déjà lu Wikipedia, etc. et j'ai fait des googles, mais je n'ai pas trouvé d'équations mathématiques compréhensibles pour pouvoir calculer cela. P>

Edit: Voici l'essence de ce que j'ai en ce moment. P >

--sample data
create table #lr (x real not null, y real not null)
insert into #lr values (0,1)
insert into #lr values (4,9)
insert into #lr values (2,5)
insert into #lr values (3,7)

declare @slope real
declare @intercept real

--calculate slope and intercept
select 
@slope = ((count(*) * sum(x*y)) - (sum(x)*sum(y)))/
((count(*) * sum(Power(x,2)))-Power(Sum(x),2)),
@intercept = avg(y) - ((count(*) * sum(x*y)) - (sum(x)*sum(y)))/
((count(*) * sum(Power(x,2)))-Power(Sum(x),2)) * avg(x)
from #lr