以评分为因变量，其他指标为解释变量，建立定序回归模型，分析旅游评分数据，了解评分高低的影响因素。 ·被解释变量：每位用户的原始打分，1为最低分，4为最高分； ·解释变量：价格；出游人数；点评数；服务保障(分类变量，包括成团保障和无购物);供应商(分类变量，去哪儿网、携程等)

针对这个问题，你可以使用有序回归模型进行分析。有序回归模型是一种多项式回归模型，通常用于分析有序分类变量（例如评分）与其他解释变量之间的关系。

在R中，你可以使用ordinal包来建立有序回归模型。以下是一个简单的代码示例：

library(ordinal)

# 读入数据
data <- read.csv("tourism_data.csv")

# 建立有序回归模型
model <- clm(Rating ~ Price + Travelers + Reviews + Service + Supplier, data = data)

# 查看模型摘要
summary(model)

在这个代码中，Rating 是因变量，Price、Travelers、Reviews、Service和Supplier 是解释变量。你需要将它们转换为因子变量，使它们成为有序分类变量，以便使用有序回归模型进行分析。

模型结果的摘要会给出每个解释变量的系数估计值、标准误差、z值和p值。你可以使用这些值来评估每个解释变量对评分的影响。

另外，你也可以使用可视化工具（例如ggplot2）来探索变量之间的关系，例如绘制散点图和回归线等。

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