英语词汇的词性存在兼类现象,例如在词典中我们发现有些词具有多个词性,这些词被称为兼类词。显然,在实际使用中,一个兼类词的各个词性被使用的频率并不相等,其分布规律,只能在动态文本中观察到。因此,本文基于BNC语料库采用计量方法研究英语兼类词各个词性之间的频率分布,并使用统计模型描述其数学特征。首先,我们从BNC语料库中提取出所有的兼类词,根据兼类词的兼类度,即一个词所承载的词性个数,进行分类,然后观察兼类词各词性的频率分布情况,观察发现,任一兼类词的各个词性之间,其频率呈不均匀分布,其中频率最高者,我们称为主导词性。其次,我们把兼类词划分为名词集合、动词集合、形容词集合等十种词性的集合,并对这十种词性集合中各主导词性的词频分布情况进行研究,发现除了在动词集合和形容词集合中,使用频率最高的是名词外,其余所有词性集合中使用频率最高的主导词性是它们本身。在这十种词性集合中,主导词性的词频和秩序之间的关系符合Popescu-Altmann定律。第三,为了深入研究频率集中的现象,我们采取计量语言学的方法,引入重复率和相对重复率来度量兼类词的频率集中于主导词性的程度,即频率集中度。通过观察不同兼类度的平均相对重复率发现,频率集中度和兼类度之间并不是单调递减的关系,而是随着兼类度的增加,词性集中度先递减而后又增加,呈现波动趋势,通过拟合确定数据符合门采德拉定律。最后,我们研究十个词性集合的主导词性的频率集中度,将每一个主导词性的频率集中度降序排列,研究发现,只有冠词集合和感叹词集合,其集中度最高的主导词性为该集合本身的词性,即冠词和感叹词,我们将词性集中的关系绘制成一个更加直观清晰的层级系统。该研究在理论上,对关于英语词性的一些假设通过计量语言学的研究方法进行了验证,并且找到相应的数学模型对得到的数据进行了拟合,从而补充了语言系统中词性的相关规律。在实践意义上让英语学习者和研究人员对英语中兼类词各词性的频率分布以及主导词性的特征有了更为清晰的认识。