总体协方差矩阵是用来描述多个变量之间相关性的一种工具。在统计学中，总体协方差矩阵越小，表示多个变量之间的相关性越小，反之亦然。因此，求出总体协方差矩阵对于深入了解变量之间的关系、分析数据具有重要意义。

求总体协方差矩阵的方法一般有两种：一种是利用样本数据求得样本协方差矩阵，再通过无偏估计求得总体协方差矩阵；另一种是直接使用总体数据求得总体协方差矩阵。

第一种方法是比较常用的方法。其基本思路是从样本数据中推断出总体数据的协方差矩阵。具体步骤如下：

1. 收集样本数据，计算样本协方差矩阵。样本协方差矩阵是样本数据中各变量之间的协方差矩阵。

2. 利用无偏估计法，将样本协方差矩阵转化为总体协方差矩阵。无偏估计法是指通过样本数据推断总体数据的方法，可以避免估计值偏离真实值的情况。

第二种方法是直接使用总体数据求得总体协方差矩阵。这种方法适用于总体数据已知的情况。具体步骤如下：

1. 收集总体数据，计算总体协方差矩阵。总体协方差矩阵是总体数据中各变量之间的协方差矩阵。

2. 利用总体协方差矩阵进行分析。总体协方差矩阵可以帮助分析变量之间的相关性，从而得出更准确的结论。

总体协方差矩阵是统计学中一个很重要的概念，通过求总体协方差矩阵可以深入了解变量之间的关系、分析数据，从而为决策提供更为准确的依据。