如何计算R中已知分布的数据点拟合的概率

Question

我有一组样本，每个样本都具有元素A的浓度，在下面的直方图的X轴上以对数刻度显示。 Y轴显示浓度相同的样品数量。 如您在直方图中所见，分布类似于多峰分布。 基于我正在使用的实验，我知道一个事实，即左侧模态只是一种仪器噪声（ 这就是我定义噪声的方式：那些数据点大于数据平均值+ 3 *标准差 ），而右侧模态是真实数据。 因此基本上对于那些在左侧模式中显示浓度的样品，实际浓度值为零。

我的问题是；

1-我需要一个度量值（ p值 ），该度量值给我来自右模态的每个数据点属于（或不属于）左模态（适合或不适合）的概率值。

2-如果我在右边只有一个数据点，而不是在右边的另一种分布（右边的模态），我将如何测量该数据点适合或不适合右边的模态的概率（又名噪音）。

提前非常感谢您。

PS：
1-我可以在R中实现的任何提示都是可取的。
2-红线是两个模态中每个模态的平均值。

Answer 1

更新：

我使用了单样本t检验来比较右侧的每个数据点和左侧的分布。 然后，我计算了t检验的p值 。 可以通过R中的常规t检验函数对单个样本进行t检验，除了代替第二个分布，我们需要定义“ mu”的值，该值是我们正在与分布进行比较的数据点的值。 这基本上就像我们要比较将左侧分布的均值与极限值进行比较的p值 （例如，左侧分布的均值小于值x [mu = x ]）。