6. Correlação entre Variáveis
Calculamos a matriz de correlação entre as notas. Isso permite identificar se há relação entre o desempenho em matemática, leitura e escrita.
corr = df[['math score', 'reading score', 'writing score']].corr()
print('Matriz de correlação:')
print(corr)
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='Blues')
plt.title('Heatmap de Correlação entre Notas')
plt.savefig('imagens/heatmap_correlacao.png')
plt.show()
from IPython.display import Image, display
display(Image(filename='imagens/heatmap_correlacao.png'))
As notas de leitura e escrita têm correlação muito alta (acima de 0.95), indicando que estudantes que vão bem em uma tendem a ir bem na outra. Matemática tem correlação moderada com as demais. 