Линейная аппроксимация Python с несколькими планками погрешностей

Я подгоняю некоторые данные линейной подгонкой. Я хочу взвесить планки ошибок. До этого момента я использовал бульдоги fit.py . Их linear_fitделает взвешенные линейные регрессии очень простыми. К сожалению, данные, с которыми я работаю, содержат ошибки как в направлении X, так и в направлении Y.

Мне было интересно, как это будет сделано как практически (в Python ), так и теоретически (в статистических терминах ).