预测拟合贝塞尔曲线的数据的真实路径

问：

我有一组数据（x-y GPS 点），表示多次遍历明确定义的路径。我想从统计学上预测路径的真实位置，并估计预测的准确性。我已经对数据进行了排序，然后将其拟合到三次贝塞尔曲线：

% fit the curve
[px, r_x, J_x, CovB_x, mse_x] = nlinfit(t,xOrdData, @bezier, x0);
[py, r_y, J_y, CovB_y, mse_y] = nlinfit(t,yOrdData, @bezier, y0);

% calculate the predicted confidence interval @ 99% certainty
[xpred,xdelta] = nlpredci(@bezier,t, px, r_x, "Covar", CovB_x, "MSE", mse_x, "Alpha", 1-0.99);
[ypred,ydelta] = nlpredci(@bezier,t, py, r_y, "Covar", CovB_y, "MSE", mse_y, "Alpha", 1-0.99);
x_lower = xpred - xdelta;
x_upper = xpred + xdelta;
y_lower = ypred - ydelta;
y_upper = ypred + ydelta;

% plot the results
figure;
hold on;
plot(xOrdData, yOrdData, '.r');
plot(bezier(px,t), bezier(py,t),'-g');
plot(px,py,"*k");
plot(x_lower,y_lower,'k');
plot(x_upper,y_upper,'k');


function retval = bezier(p, t)
    if size(t,1)>size(t,2)
        t=t';
    end
    TT=[(1-t).^3; 3*(1-t).^2.*t; 3*(1-t).*t.^2; t.^3];
    retval = p*TT;
end

生成的图如下所示： 沿路径的数据图 并放大：放大

现在，这里的问题是：为什么我没有看到更大的不确定性区域？在所示区域内，似乎没有 95% 的数据点。我是否因拟合参数曲线 x=F（t） 和 y=G（t） 而错过了 MATLAB 工具的使用？别的？