simulations/robustness_check_notes.md

   1 # robustness\_1.RDS
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   3 Tests how robust the MLE method for independent variables with differential error is when the model for $X$ is less precise. In the main paper, we include $Z$ on the right-hand-side of the `truth_formula`.
   4 In this robustness check, the `truth_formula` is an intercept-only model.
   5 The stats are in the list named `robustness_1` in the `.RDS` file.
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   7 # robustness\_1\_dv.RDS
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   9 Like `robustness\_1.RDS` but with a less precise model for $w_pred$.  In the main paper, we included $Z$ in the `outcome_formula`. In this robustness check, we do not.
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  11 # robustness_2.RDS
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  13 This is just example 1 with varying levels of classifier accuracy.
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