设随机变量X服从泊松分布，其参数为λ₁和λ₂，(X₁，X₂，…，Xₙ)为X的简单随机样本。 （Ⅰ）当λ₁已知时，求λ₂的矩估计量和最大似然估计量； （Ⅱ）求λ₁和λ₂的矩估计量和最大似然估计量。

本题主要考察泊松分布的矩估计量和最大似然估计量的求解。
（Ⅰ）当λ₁已知时，对于λ₂的估计，我们可以根据泊松分布的期望公式E(X) = λ，利用样本均值Σ(X_i)近似代替总体均值E(X)，从而得到λ₂的矩估计量公式λ₂ = Σ(X_i - λ₁) / n。而最大似然估计量的求解较为复杂，需要根据样本数据和泊松分布的概率密度函数进行求解。
（Ⅱ）对于λ₁和λ₂的矩估计量，我们需要分别计算样本的一阶矩和二阶矩，然后根据矩估计量的定义求解。具体地，我们可以利用样本的一阶矩ΣX_i和二阶矩ΣX_i²来求解λ₁和λ₂的矩估计量。最大似然估计量的求解同样需要根据样本数据和泊松分布的概率密度函数进行。