トレンド周りのばらつき

データは必ずしも完全に線形とは限らず、測定値にはランダムなばらつき（スプレッド）が生じることがあります。これはモデルのパラメータのばらつきにもつながります。パラメータのばらつきは「標準誤差」で定量化され、モデルパラメータ推定の「不確かさ」として解釈されます。

この演習では、statsmodels の ols を使ってモデルを構築し、そのモデルの各パラメータに対する標準誤差を取り出します。

事前読み込み済みのデータを DataFrame df に格納し、x_data を times、y_data を distances という列名にします。
model_fit = ols().fit() を使い、data=df に対して formula="distances ~ times" の形の線形モデルを当てはめます。
推定された切片を model_fit.params['Intercept'] から、切片の標準誤差を model_fit.bse['Intercept'] から取り出します。
傾きについても同様に取り出し、意味の伝わる名前で4つすべてを出力してください。