违约概率（PD）是衡量借款人无法按时偿还债务的概率。计算PD的常用方法是通过建立统计模型来预测借款人的违约概率。以下是一般的PD计算步骤：

1. 数据准备：收集借款人的相关数据，如个人信息、财务状况、历史信用记录等。确保数据不包含政治、seqing、db和暴力等敏感内容。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。这一步骤包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误等。

3. 特征选择：从收集到的数据中选择与违约相关的特征。这些特征可以包括借款人的年龄、收入水平、债务比率、历史信用评级等。确保所选择的特征与政治、seqing、db和暴力等内容无关。

4. 模型建立：使用统计学和机器学习方法建立预测模型。常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。在建立模型时，需要将数据集划分为训练集和测试集，以验证模型的准确性和稳定性。

5. 模型评估：使用测试集评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。通过评估模型表现，可以判断模型的预测能力和可靠性。

6. PD计算：根据模型的预测结果，计算借款人的违约概率。通常，违约概率是一个介于0和1之间的数值，可以表示为百分比。

需要注意的是，为了确保计算结果不含政治、seqing、db和暴力等内容，应在数据准备阶段对数据进行筛选和过滤。同时，建立预测模型时，也需要选择与政治、seqing、db和暴力等内容无关的特征。这样可以保证PD的计算结果不受这些内容的影响。