В вашем примере нельзя говорить о незначимости мультиколлинеарности, так как у Вас есть зависимые между собой факторы (которы должны быть не зависимы)
Вот смотрите напримере:
Пусть Х1=а*Х3+в
Вы строите зависимость У (Х1; Х3)=а1*х1+а2*х3+с
Так как у Вас Х1=а*Х3+в, то что нам это дает:
У (Х1; Х3)=а1*х1+а2*х3+с=а1*(а*Х3+в)+а2*Х3+с=...=d1*X3+Q
В результате если у вас есть зависимые переменные, то вы их исключили и осталась только 1 (У(Х3)...)
Это все и проделывает программа в пошаговой регрессии
Мультиколлинеарность исправляется все тем же исключением зависимых переменных, просто мультиколлинеарность объясняет почему некоторые из Ваших факторов являются не значимыми....
Вы ее дальше и устраняете... В результате после исключений всех не значимых переменных у Вас и остался только фактор Х1....
По поводу выбросов надо смотреть непосредственно на результат, так не могу сказать пока ничего.
Выводы по модели желательно писать после каждой найденной...