多项式回归的置信区间

我对R和统计有一点疑问。

我使用最大似然法对模型进行拟合，该模型为我提供了以下系数以及各自的标准误差（除了其他参数估计值）：

    ParamIndex   Estimate     SE        
1         a0  0.2135187 0.02990105  
2         a1  1.1343072 0.26123775  
3         a2 -1.0000000 0.25552696  

从我可以画出的曲线：

 y= 0.2135187 + 1.1343072 * x - 1 * I(x^2)

但是从那以后，我现在必须计算该曲线周围的置信区间，而且我不清楚如何做到这一点。

显然，我应该使用传播或错误/不确定性，但是我发现的方法需要原始数据，或者不仅仅是多项式公式。

当估计的SE已知为R时，有什么方法可以计算曲线的CI？

谢谢您的帮助。

编辑：

所以，现在，我有了函数的协方差表（v）vcov：

                 a0           a1           a2
    a0  0.000894073 -0.003622614  0.002874075
    a1 -0.003622614  0.068245163 -0.065114661
    a2  0.002874075 -0.065114661  0.065294027

和n = 279。