给定一个来自总体X的简单随机样本(X₁, X₂, ..., X_n)以及一个正态分布N(θ,θ)，请完成以下问题： （Ⅰ）求θ的最大似然估计量； （Ⅱ）求样本均值向量X的期望和方差。

（Ⅰ）由已知条件，似然函数为$L(\theta) = \prod_{i = 1}^{n}\frac{1}{\sqrt{2\pi\theta}}exp(-\frac{(X_{i}-\theta)^{2}}{2\theta})$。为了找到最大似然估计量，我们需要求解使似然函数最大的θ值。通过对数转换和求导，可以得到最大似然估计量为$\overset{\hat{}}{θ} = \frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}X_{i}$。

（Ⅱ）对于期望和方差的计算，我们可以使用数学期望和方差的定义和性质。已知样本均值$\overset{\hat{}}{X}$的期望为$E(\overset{\hat{}}{X}) = \theta$，方差为$D(\overset{\hat{}}{X}) = \frac{\theta^{2}}{n}$。因此，我们可以得出$E(\overset{\hat{}}{X}) = \theta$和$D(\overset{\hat{}}{X}) = \frac{\theta^{2}}{n}$。