#il faudrait peut-être stocker les données dans une data frame à la place de data = data
#lorsque l'on dispose de données évenementielles (binaire) et que l'on souhaite l'influence d'un paramètre sur la probabilité d'occurence de l'évenement (défaillance)on procède à une régression logistique.
mod1<-glm(disfonctionnement~temperature, data = df, family = "binomial"("logit"))
summary(mod1)
exp(coefficients(mod1))#donne la variable à expliquer par rapport à l'estimation : 0,049
#on par du principe de l'hypothèse où le disfonctionement est minimisé
#regression linéaire, correlation et test-t
#si le disfonctionement ne suit pas une loi normale