y x1 x2 x3 x4 x5 1.5563 1125 232 7160 85.9 8905 0.8976 920 268 8804 86.5 7388 0.7482 835 271 8108 85.2 5348 0.716 1000 237 6370 83.8 8056 0.313 1150 192 6441 82.1 6960 0.3617 990 202 5154 79.2 5690 0.1139 840 184 5896 81.2 6932 0.1139 650 200 5336 80.6 5400 -0.2218 640 180 5041 78.4 3177 -0.1549 583 165 5012 79.3 4461 0 570 151 4825 78.7 3901 0 570 171 4391 78 5002 -0.0969 510 243 4320 72.3 4665 -0.2218 555 147 3709 74.9 4642 -0.3979 460 286 3969 74.4 4840 -0.1549 275 198 3558 72.5 4479 -0.2218 510 196 4361 57.7 4200 -0.3919 165 210 3301 71.8 3410 -0.5229 244 327 2964 72.5 3360 -0.0458 79 334 2777 71.9 2599 ；这一组数据进行建模，并做异方差检验和修正、自相关检验和修正，正态性检验、线性检验、残差均值为0的检验

以下是使用R语言进行建模和模型诊断的代码示例：

# 假设数据框为data，其中y为因变量，x1、x2、x3、x4、x5为自变量
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5, data=data)  # 建立线性回归模型
summary(model)  # 查看模型摘要

# 进行异方差检验和修正
library(lmtest)
bptest(model)  # 进行Breusch-Pagan测试
model_hc <- coeftest(model, vcov = sandwich)  # 修正异方差
summary(model_hc)  # 查看修正后的模型摘要

# 进行自相关检验和修正
library(lmtest)
dwtest(model)  # 进行Durbin-Watson测试
model_ar <- arima(model$residuals, order=c(1,0,0))  # 修正自相关
summary(model_ar)  # 查看修正后的模型摘要

# 进行正态性检验和线性检验
library(car)
qqPlot(model_hc)  # 进行QQ图检验正态性
vif(model_hc)  # 进行方差扩大因子检验线性性

# 进行残差均值为0的检验
mean(model_ar$residuals)  # 查看残差均值是否为0

需要注意的是，进行修正后的模型摘要需要重新查看。此外，需要根据具体数据情况进行检验和修正，代码中只列出了常用的检验和修正方法。