总体协方差是用来衡量两个变量之间关系强度的数学概念。在统计学中，协方差通常用来衡量两个变量是否同时增加或减少的趋势。

总体协方差的计算公式如下：

$$\text(X,Y) = \frac^n (X_i - \mu_X)(Y_i - \mu_Y)}$$

其中，$X$ 和 $Y$ 是两个变量，$n$ 是总体样本数，$\mu_X$ 和 $\mu_Y$ 分别是 $X$ 和 $Y$ 的总体均值。

这个公式的计算过程如下：

首先，我们需要计算 $X$ 和 $Y$ 分别的总体均值 $\mu_X$ 和 $\mu_Y$。然后，对于每个样本 $i$，我们计算 $X_i - \mu_X$ 和 $Y_i - \mu_Y$ 的乘积，然后将它们相加。最后，将所有的乘积相加的结果除以总体样本数 $n$，即可得到总体协方差的值。

总体协方差的值可以为正、负或零。如果两个变量之间的关系很强，则协方差的值会接近于 $1$ 或 $-1$。如果两个变量之间没有关系，则协方差的值会接近于 $0$。

总体协方差的计算公式在统计学中应用广泛，特别是在回归分析和方差分析中。通过计算总体协方差，我们可以了解两个变量之间的关系，进而进行更深入的研究和分析。