下面的论文声称，BCa bootstrap 比标准分位数 bootstrap 提高了 bootstrap 估计的准确性，我认为是通过调整基础分布的偏斜和偏差。我希望对它的工作原理有一个直观的了解。
对非常偏斜的分布使用标准的基于分位数的引导有什么问题，这种方法如何导致改进？它似乎以某种方式调整了基于分位数的引导中的偏差，但我不完全确定这是如何工作的？
我已经尝试阅读这些论文，以及之前关于 BCa bootstrap 的一些交叉验证的帖子，但我仍然对这个主题感到困惑。
文件
迪西乔，托马斯 J.；埃夫隆，布拉德利。引导置信区间。统计学家。科学。11 (1996), 没有。3, 189--228。doi:10.1214/ss/1032280214。
https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.ss/1032280214
凯利，肯。“非正态分布对标准化平均差周围置信区间的影响：引导和参数置信区间。” 教育和心理测量 65.1 (2005): 51-69。
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.564.8237&rep=rep1&type=pdf
交叉验证问题